Мониторинг производительности и искусственный интеллект

Публикация № 1082702

Администрирование - Производительность и оптимизация (HighLoad)

нейронные сети нечеткая логика мониторинг производительности искусственный интеллект

38
Расскажем и покажем практически, как использовать искусственный интеллект на страже мониторинга производительности. У вас появится возможность создать собственного помощника Ларису, которая возьмет на себя вопросы по контролю и диагностике состояния обслуживаемой системы.

Промо 

Кто хочет, чтобы о проблемах производительности сообщалось заранее, до начала падения системы?
Чтобы мониторинг с пристрастием осуществлялся 24 часа в сутки 7 дней в неделю?
Чтобы при наличии сложных ситуаций мы узнавали первыми, а не пользователи?
Кто хочет повысить качество сервиса и перейти на новый уровень?
Зачем разбирать вручную логи технологического журнала и входить в когнитивный диссонанс, когда есть для этого специальный и обученный помощник?

Ответ на эти вопросы и многое другое найдете в этой статье. Ок, Лариса! Поехали...

 

Введение 

Это первая часть по вопросам практики применения искусственного интеллекта и в ней мы рассмотрим применение нечеткой логики (fuzzy logic). В следующих статьях будем двигаться дальше и затронем применение нейронных сетей. И все это на 1С.

Что будет делать наш AI Лариса? Выполнять сбор данных о производительности, обрабатывать и принимать решение в онлайн режиме, а затем оповещать о проблемах через мессенджер (хотя, она может конечно выполнить и более сложные проактивные действия). Обо всем этом ниже.

Обработка искусственным интеллектом состояния системы

Структура статьи

  1. краткий обзор методологии
  2. как это работает
  3. настройка и запуск
  4. видео-урок
  5. замечания

Для тех, кто не привык читать и хочет сразу попробовать, предлагаю проследовать к видео-инструкции, а потом вернуться сюда и ознакомится детальнее с тем как это работает под «капотом».

Мы будем использовать открытый Фреймворк "Мониторинг производительности" (https://github.com/Polyplastic/1c-parsing-tech-log).
 

I) Краткий обзор (на пальцах)

Нечеткая логика ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Она обеспечивает эффективные средства отображения неопределённостей и неточностей реального мира.

В нечеткой логике при решении принято оперировать определенными логическими абстракциями - термами, а не цифрами. К примеру, получая информацию о температуре тела, для нас важны понятия "нормальная", "переохлаждение" или "жар". Числовое значение температуры тела мы получаем с применением градусника (фактически датчик сигнала), а затем преобразовываем в понятную для себя систему лингвистических описаний (см. рис. ниже). Этими понятиями в дальнейшем мы оперируем при принятии решений.

Процесс преобразования числовых значений в логические термы называется процедурой фаззификации (fuzzification).

Согласно рисунку у нас получается, что диапазон значений соответствующий терму "замерз" будет (от абсолютного нуля до 35), "нормальная" от 34 до 37, а жар от 37 до максимально возможной.

Теперь поговорим о процессе принятия решений. Но прежде усложним ситуацию и добавим еще один параметр болезнь со значениями "болен" и "здоров". Этот параметр субъективный и может определяться пациентом самостоятельно.

Так как у нас не система управления машиной или краном и не требуется организация управляющего воздействия, а стоит задача в диагностике состояния пациента, то в упрощении процесс принятия решения можно описать комбинацией условий в таблице  правил (база знаний). 

Как видно из таблицы, то в зависимости от температуры тела и субъективной оценки здоровья, мы можем принять решение что требуется делать. Таблица правил читается следующим образом:

Если температура тела "нормальная" и пациент "здоров" тогда
  решение "все хорошо",
Иначе если температура тела "переохлаждение" и "здоров" тогда
  решение "необходимо согреться",
Иначе т.д.

Все те же самые размышления мы можем распространить на оборудование:

1. Информацию о правилах и рекомендациях мы можем получить, обратившись к всеобщему разуму, экспертам в области.

В предыдущей статье "За 5 шагов добавляем мониторинг счетчиков производительности серверов MS SQL и 1С"  я предоставлял таблицы параметров счетчиков производительности для 1С сервера и MS SQL, в них для каждого элемента приводились оценки допустимых значений и рекомендации.

К примеру, "Buffer cache hit ratio (Коэффициент обращений к буферному кэшу)" рекомендуется чтобы был близок к 100%. Соответственно, если он ниже, то в системе наблюдаются проблемы, а если около 0, то значит скорее все плохо, чем хорошо.
Или счетчик "Свободно мегабайт на диске", должен быть гораздо больше 0 иначе у Вас система просто перестанет работать.

2. Информация на основе текущего опыта для конкретной системы.

Продолжая рассматривать размер диска, нам необходимо понимать какой размер достаточный или критичный для работы - не забываем про существование ограниченности ресурсов (бесконечный размер будет стоить дорого). Эту информацию вы сможете определить, зная параметры своей системы.

Общее понимание работы нечеткой логики в упрощенном представлении у Вас должно появиться и теперь мы готовы двигаться дальше.

В нашем случае (на пальцах) мы должны взять набор показателей, которые являются основными для оценки состояния системы (загрузка процессора, очередь к процессору, количество блокировок, величина свободного места на диске, объем трафика сетевого и т.д.), и как эксперты создать набор суждений, которые будут определять состояние системы "критическое" или "рабочее" в зависимости от комбинаций показателей. Об этом подробнее мы расскажем в отдельной статье и позже.

 
Общее описание для демо примера модели "fuzzy.xml"  

В качестве демо примера приведена модель (приложение к статье), в котором выполняется суждение о состоянии по двум показателям - "Загрузка процессора %" и "Очередь к процессору". Скачайте и с помощью обработки "нечеткий контроллер" посмотрите подробнее.

 

Пример преобразования показателя "Загрузка процессора %" к логическим термам

Пример преобразования показателя "Очередь к процессору" к логическим термам

Пример суждения: если загрузка процессора очень высокая и очередь большая, то система находится в аварийном состоянии. Более полная сводка правил на рисунке ниже.

Пример базы знаний - ядро системы ИИ

II) Как это все работает?

Рассмотрим как это реализовано у нас в системе для понимания процесса, что за чем и почему. Ниже на рисунке приведена основная модель.

Как вы можете заметить, то основным звеном в системе является объект "Замеры". А через дополнительные обработки реализуется логика и выполнение проактивных действий. 

Ниже приведены четыре основных последовательности действий в хронологическом порядке, которые позволяют достичь желаемого результата, а именно - заставить заработать искусственный интеллект.

Система мониторинга с Ларисой работает в онлайн режиме и реагирует на события/состояние системы возникающие в текущий момент с задержкой на величину интервала запуска регламентного задания. Т.е. если у Вас интервал 60 сек, то актуальность сообщения будет запаздывать на 1 минуту. Но и ставить интервал срабатывания в районе 5 сек не имеет смысла, т.к. любая система обладает инерцией, даже если кто-то начент крушить серверную топором.

Структурная схема описания модели работы мониторинга

1. Загрузка параметров производительности. Входной сырой источник информации для Ларисы - это замеры. Через них мы заводим и доводим до нее данные счетчиков, либо выполняем какую-либо их пост обработку. Это два квадрата – «Замеры технологические» и «Замеры произвольный алгоритм».

О загрузке данных для анализа мы писали ранее: «5 простых шагов и 15 минут на разворачивание инструмента мониторинга проблем производительности базы 1С» и «За 5 шагов добавляем мониторинг счетчиков производительности серверов MS SQL и 1С».

2. Фаззификация. Как было сказано ранее цифры для Ларисы, как для нас китайская грамота, поэтому мы должны выполнить обработку - перевести их из цифровой формы в логические термы. Сказать ей что места на диске мало, или загрузка процессора высокая. На рисунке это блок – «Замеры программные».
Для упрощения мы объединили процедуру выполнения фаззификации и определения решения нечетким контроллером в один блок, но для понимания процесса текущая последовательность важна.

Результат работы фаззификатора и логического контроллера для некоторого события во времени.


3. Обработка нечетким контроллером. Лариса анализирует входную информацию в термах, смотрит в свою базу знаний и принимает решение. Затем записывает это решение в соответствующий замер. На рисунке это блок – «Обработка нейронной сетью».

 


4. Обработка машиной состояний. Теперь, зная состояние системы, она может выполнить, то действие, которое мы описали в наборе дополнительных правил (обычно оповещение). В этом Ларисе помогает машина состояний (FSM – finite-state machine). На рис. это блок – «Обработка машины состояний».
 

III) Порядок настройки и запуска

0. Подготовка. Загружаем дополнительные обработки:

  • "ОбработкаМашиныСостояний.epf", "МашинаСостояний.epf" - обработки "мозги" Ларисы по выполнению действий; 
  • "НечеткийКонтроллер.epf", "ОбработкаДанныхНечеткимКонтроллером.epf" - обработки "мозги" Ларисы; 
  • "ОтправкаСообщенийAPI_Skype.epf", "ОтправкаСообщенийAPI_email.epf", "ОтправкаСообщенийAPI_Telegram.epf" - обработки для формирования оповещений. 

Настраиваем учетные записи для выполнения оповещения, к примеру, Skype:

  • Создаем новую учетную запись и называем ее "Бот Лариса (Skype)" (подсистема "администрирование")
  • Далее открываем обработку "ОтправкаСообщенийAPI_Skype.epf"
  • Выбираем учетную запись "Бот Лариса (Skype)" и заполняем все параметры для ее работы "IDПриложения", "Пароль", "IDЧата", как их получить можете почитать в этой статье "Отправка сообщений в Skype через Microsoft Bot Framework API".

В подобном режиме настраивается обработка отправки оповещений по почте - "ОтправкаСообщенийAPI_email.epf". Если вы используете другие мессенджеры или приемники информации, то засучите рукава и напишите свой плагин, интерфейс взаимодействия должен соответствовать)

1.Подключаем замеры интересующих параметров и их обработку. Об этом мы рассказывали в предыдущих статьях.

2. Настройка нечеткого контроллера ("электронных мозгов")

2.1. Переходим в подсистему "Оракул" и дальнейшие действия выполняем в этой подсистеме.

2.1. Загружаем демо xml файл модели нечеткого контроллера с сайта "fuzzy.xml" и при необходимости проводим его донастройку с помощью обработки «НечеткийКонтроллер.epf».
2.2. Или создаем новый файл нечеткой логики и пишем свои правила. 
2.3. Создаем новый элемент справочника "Нейронные сети", называем его "электронные мозги Ларисы" и загружаем модель - файл xml.

3. Запуск обработки нечеткой системы.

3.1. Открываем форму «ОбработкаДанныхНечеткимКонтроллером.epf» и выполняем настройки

  • Указываем ссылку "электронные мозги Ларисы" в поле "Нечеткий контроллер"
  • Указываем связь входов модели с замерами и свойствами (замер "загрузка счетчиков производительности" + свойство "Processor Load%" и т.д.). Порядок входов в таблице настройки на форме обработки должен соответствовать порядку входов в модели. 
    Обратите внимание! В текущей версии обработки дата события (дата вычисления счетчика производительности) выбранных замеров и свойств должны совпадать, т.е.,  к примеру, дата события "Processor Load%" замера 1 = 26.06.2019 10:07:21 и дата события "Processor Queue Length" замера 2 = 26.06.2019 10:07:21. Если это не так, то нужно провести пост обработку и привести их, к примеру, к началу минуты.

3.2 Создаем новый замер с наименованием "Обработка нечетким контроллером (Лариса)".

  • Указываем тип "произвольная обработка", путь к каталогу пишем "не имеет смысла", указываем ссылку на обработку «ОбработкаДанныхНечеткимКонтроллером.epf».
  • Ставим в фильтрах дата начала "сейчас" иначе обработает всю историю.
  • Настраиваем расписание регламентного задания (мы ставили 60-120 сек) и закрываем.

4. Настройка машины состояний и системы оповещений.

4.1. Выполняем настройку машины состояний с помощью обработки "Машина состояний.epf". Для этого создаем правила вручную или загружаем файл демо примера "finite-state machine.xml" и проводим его донастройку: 

  • указываем (перевыбираем) учетную запись в таблице настройки действий на "Бот Лариса (Skype)"
  • Указываем ссылку на обработку оповещения (у меня были отличные ссылки).

Рекомендуем ставить выполнение оповещения только для переходов из любых состояний в критические. Иначе вы перестанете реагировать на сообщения, их должно быть мало и только в действительно аварийных ситуациях.

Пример шаблона сообщения:

%ДатаСобытия% %ПриветствиеОпасность% %ПереносСтроки% Произошло изменение состояния системы (%Оборудование%) из состояния '%ПредыдущееСостояние%' в состояние '%ТекущееСостояние%'!

или

%ДатаСобытия% %Приветствие% %ПереносСтроки% (%Оборудование%) находится в состоянии '%ТекущееСостояние%'!

4.2. Создаем новый элемент справочника "Машины состояний" с наименованием "обработка действий Ларисой" и загружаем модель - xml файл.

4.3. Открываем обработку "ОбработкаМашинойСостояний.epf" и выполняем настройку:

  • Указываем ссылку на справочник машина состояний "обработка действий Ларисой".
  • Указываем ссылку на замер ("Обработка нечетким контроллером (Лариса)") и свойство ("decision", если оно еще не появилось, то можете создать вручную, только потом проверьте все ли ок)

Жмем сохранить и закрываем форму. 

4.4. Создаем новый замер с наименованием "Обработка машиной состояний (Лариса)"

  • Указываем тип "произвольная обработка", путь к каталогу пишем "не имеет смысла", указываем ссылку на обработку "ОбработкаМашинойСостояний.epf".
  • Ставим в фильтрах дата начала "сейчас" иначе обработает всю историю.
  • Настраиваем расписание регламентного задания (мы ставили 60-120 сек) и закрываем.

5. Все работает. Получаем профит, наслаждаемся.

В форме "События замера" можно выбрать последовательно замеры "Обработка нечетким контроллером (Лариса)" и "Обработка машиной состояний (Лариса)" и просмотреть результаты обработки. Если данные отсутствуют, то это значит, что существует какая-либо проблема - проверьте журнал регистрации на ошибки и корректность выполненных настроек.

 

IV) Видео-урок

 

 

V) Замечания 

1. Как вы догадались, то можно сделать несколько экземпляров Ларисы, и они могут работать независимо, либо совместно в иерархии.

2. Как вы можете предположить, то для многих сигналов большая детализация даст лучшее предсказание. Но чем больше сигналов мы оцениваем, тем более сложная настройка базы правил получается. К примеру, для двухмерной оценки 5 и 3 градации дадут нам 15 комбинаций, а 3 оценки по 5 диапазонной шкале дадут нам уже 125 комбинаций.

При использовании нейронной сети эта проблема значительно упрощается - она сама будет составлять таблицу. Что делать в текущей ситуации:


а) Рассматривать только рабочие комбинации. Все остальные отмечать, как новизну, аномалии и реагировать на них соответствующим образом, т.е. использовать условие "*" в таблице (это значит любое значение).

б) Использовать иерархию и сжатие, т.е. вначале составить понятие о малом наборе комбинаций, к примеру, 3х, а на выходе будет 1 значение, которое применить на следующем уровне как вход.

3. Как избавиться от всплесков? К примеру, редкие нагрузки для вашей системы явление нормальное, но вот продолжительное воздействие уже не допустимо. Для решения этой проблемы мы должны ввести замер, который будет интегрировать время нахождения в определенном статусе и уже его учитывать при принятии окончательного решения.

4. О тонкостях настройки машины состояний, фаззификации или базы если будет интересно мы можем написать отдельно.

Приложенные файлы проверены на платформе 1С Предприятие 8.3.12.

38

Скачать файлы

Наименование Файл Версия Размер
fuzzy - модель искусственного интеллекта
.xml 5,08Kb
26.06.19
1
.xml 1.0 5,08Kb 1 Скачать
finite-state machine - модель обработки действий
.xml 1,25Kb
26.06.19
0
.xml 1.0 1,25Kb Скачать
Нечеткий контроллер редактор
.epf 123,58Kb
01.07.19
0
.epf 2019.06.28 123,58Kb Скачать
Машина состояний редактор
.epf 11,83Kb
01.07.19
0
.epf 2019.06.26 11,83Kb Скачать
Обработка данных нечетким контроллером
.epf 13,37Kb
01.07.19
0
.epf 2019.06.22 13,37Kb Скачать
Обработка машины состояний
.epf 12,85Kb
01.07.19
0
.epf 2019.06.26 12,85Kb Скачать
Плагин для отправки сообщений через Skype
.epf 9,71Kb
01.07.19
1
.epf 2019.06.13 9,71Kb 1 Скачать
Плагин для отправки сообщений через электронную почту
.epf 9,84Kb
01.07.19
0
.epf 2019.06.23 9,84Kb Скачать
Конфигурация "Мониторинг производительности". Сборка версии 2.0.4.0
.cf 709,16Kb
01.07.19
2
.cf 2.0.4.0 709,16Kb 2 Скачать

Специальные предложения

Комментарии
Избранное Подписка Сортировка: Древо
1. bonv 950 01.07.19 12:43 Сейчас в теме
Нужно больше хайповых слов... Блокчейн забыли добавить.

А где собственно Искуственный интеллект, Нейронные сети? Вижу только слова.

От вынесения правил в отдельный файлик xml это не стало ИИ.
VAlekkk; artkor; VladC#; +3 Ответить
3. ivanov660 1651 01.07.19 13:09 Сейчас в теме
(1)
1. Коллега, давайте не будем мериться "глубиной" скрытых слоев.
2. Читайте внимательнее. Про применение нейронных сети мы расскажем в следующей части.
3. Файл xml достаточно удобно использовать для хранения и переноса.
4. Нечеткие множества относятся к интеллектуальным системам.
5. Наша предлагаемая система работает и выполняет возложенные задачи по мониторингу и анализу.
6. Что по вашему ИИ?
14. bonv 950 01.07.19 14:48 Сейчас в теме
(3)
2. Читайте внимательнее. Про применение нейронных сети мы расскажем в следующей части.

А теги ведь тоже заранее проставили :) ?

Правила вы настраивали руками?
17. ivanov660 1651 01.07.19 15:21 Сейчас в теме
(14)
1. Для нечеткого контроллера обычно так и выглядит процесс.

Сейчас правила настраиваются вручную, но в планах упростить этот процесс. Для большого набора входных данных выглядит сложно, об этом я тоже писал и как упростить. (дополнительно решение ряда задач требует дополнительных рук ресурсов, а в этом мы ограничены, но обязательно выпустим улучшения).

2. Следующий шаг, нейронные сети. Применяем самообучающиеся сети по типу SOM. Однако и тут мы вынуждены будем добавить ручную классификацию.

3. На практике (мониторинг), мы пока столкнулись со следующими параметрами за которыми надо следить (остальные имеют корреляцию): загрузка процессора, очередь к процессору, размер диска, объем трафика, количество пользователей в системе - это не так много. И это реально работает! А посидеть 30 минут, чтобы составить некоторое количество правил, на такая уж и большая цена за сервис.

4 Скажите, а как Вы обучаете нейронные сети или что можете посоветовать в данном случае? Дайте идею как улучшить процесс, мы будем только рады, судя по Вашему докладу, опыт применения на практике у вас огромный.
2. VmvLer 01.07.19 12:50 Сейчас в теме
Почти нечего не понял, лениво вникать после обеда.
На всякий случай будут всем говорить, что я теперь спец по 1С: ИИ,
вдруг это сейчас модно.

По картинкам вспомнил журнал "Мурзилка" - прослезился.

Еще порадовало, что автор не жаден - перспективные наработки отдает за копейки.
4. ivanov660 1651 01.07.19 13:12 Сейчас в теме
(2)
1.Проект open source, можете все бесплатно скачать и установить с github. (если же лениво, тогда за стартмани).
2. Тема действительно сложная, я предварительно показывал коллегам. Общее мнение, за день можно вникнуть и повторить.
5. pm74 135 01.07.19 13:13 Сейчас в теме
(0) сколько и какие парметры используется на входе ?
на выходе как я понял всего несколько классов - рабочий режим, высокая нагрузка, критический ..
как это помогает локализовать проблему ?
6. pm74 135 01.07.19 13:18 Сейчас в теме
(0) больше напоминает дерево решений , на первый взгляд
8. ivanov660 1651 01.07.19 13:18 Сейчас в теме
(6) Похоже, но в основе нечеткая логика (fuzzy logic).
9. pm74 135 01.07.19 13:26 Сейчас в теме
(8) вы классифицируете данные высокий , средний, низкий для чего ?
для удобства разметки ? ну т.е вы тренируете ларису на предварительно размеченных данных?
10. ivanov660 1651 01.07.19 14:07 Сейчас в теме
(9)
1. Мы не классифицируем, а преобразуем сигналы. Эти параметры мы используем в качестве обозначения уровня сигнала (практически для всех сигналов мы можем свести суждение в эту область).
По нагрузке: низкий - от 0% до 20%, средний от 20% до 60%, высокий от 60% до 100%. (синонимы и значения можно менять, а вот картинка пока не подстраивается)
2. (Перевод от цифр к "словам") Это делается для дальнейшего создания базы правил, согласно подходу к нечетким системам.
3. Это не совсем тренировка - мы создаем базу правил для Ларисы (т.е. проецируем свои знания на нее).

Давайте попробуем представить как мы мыслим "внутри своего сознания":
1. У меня есть параметр за которым я слежу - это загрузка процессора%
2. Я знаю, что загрузка в районе (фаззификация преобразование):
- 0%-10% это холостой ход;
- от 10% до 60% это нормальный рабочий режим
- от 60% до 90% это высокая нагрузка
- а от 90 до 100% мы считаем что очень высокая и это плохо.
3. Далее, мы понимаем, что (база правил):
- Если это холостой ход или нормальный То все хорошо система работает нормально
- Если же очень высокая нагрузка То происходит что-то непонятное и необходимо что-то сделать.

В такой же последовательности выполняет анализ Лариса.
11. pm74 135 01.07.19 14:17 Сейчас в теме
(10) правильно ли я понял , что лариса принимает свои решения основываясь на безе данных экспертных решений созданной вручную ?
может ли лариса принять решение самостоятельно основываясь на комбинации признаков которой нет в базе ?
15. ivanov660 1651 01.07.19 14:56 Сейчас в теме
(11)Новые ситуации она находить будет (это заложено), но вот как их интерпретировать ей необходимо как-то объяснить.
13. pm74 135 01.07.19 14:26 Сейчас в теме
(10) или лариса последовательно анализирует каждый из признаков для принятия решения ?
16. ivanov660 1651 01.07.19 15:03 Сейчас в теме
(13)
1. она рассматривает их комбинацию.
Если первый="" и второй="" Тогда
ИначеЕсли первый="" и второй="" Тогда
....
Иначе сообщить "неизвестная комбинация, требуется указание эксперта"

2. (самообучение) можно поступить следующим образом - у вас есть набор данных показателей в системе, далее вы говорите что все комбинации являются рабочими, а все остальные возможные это аварийные. такой алгоритм можно написать (и мы планируем), но пока не хватает рук.

3. для нейронной сети, ситуация аналогична. вы обучаете наборами данных, и говорите: вот это котик, а это не котик.
Или в нашем случае: это нормальный режим работы, а это нет. Для остальных случаев она также будет говорить что это неизвестный режим.
7. ivanov660 1651 01.07.19 13:18 Сейчас в теме
(5)
1. В демо примере мы используем на входе два параметра: "Нагрузку на процессор%" и "Очередь к процессору".
2. У вас для системы существуют рабочие режимы - такие области в пространстве множества состояний, когда считается, что с ней все в порядке. Для нее существуют определенные состояния: нагрузка рабочая, очередь низкая.
Далее, есть аномалии или аварийные состояния, когда система работает в нештатной ситуации, к примеру, нагрузка очень высокая и очередь к процессору большая. Соответственно, когда система перейдет в данную область в пространстве состояний, то вы можете сообщить ответственному о проблемах.
3. Вы можете увеличить количество входных параметров и увеличить точность оценки, к примеру, можно добавить, размер на диске и т.д.
12. AlexPC 01.07.19 14:26 Сейчас в теме
Не по теме, но не могу пройти мимо синтаксических ошибок. Первые полторы минуты ролика, подвал.
18. starik-2005 1979 02.07.19 10:16 Сейчас в теме
Это не искусственный интеллект - это просто преобразование решений из А в Б через словарь (в данном случае - диапазон). Все.

Что такое ИИ? На входе массив исторических данных, который кластеризуется и таким образом классифицируется. В задаче слежения за нагрузкой этого ничего нафиг не надо - вплне подойдет какой-нить заббикс или совсем простой скрипт, который будет мерить нагрузку и в нем уже будет этот блок ветвлений (если А между Х и У и Б между С и Д, тогда "зелененькое", иначе если .... "желтенькое", иначе если .... "красненькое" и сообщить персоналу("чета пашло ни таг") конец еслей) Все.

Но красивые картинки в любом случае увеличивают стоимость проекта в 3 раза, а слова ИИ - еще в пять. Автору респект )))
artkor; VladC#; +2 Ответить
19. ivanov660 1651 02.07.19 11:00 Сейчас в теме
(18)
1. Если рассматривать общее понятие "ИИ", то в мире нет не одного решения, которое даже близко приблизится к понятию.

2. Процесс создания мы рассматриваем от простого к сложному. Процесс слежения за нагрузкой это демо пример, на котором вы сможете сравнить качество с какой-либо существующей системой.
В нашем случае мы можем довольно легко увеличить сложность суждения, построить иерархию суждений.

3. К сожалению, на словах с тем же заббиксом все очень просто, но на практике анализирование параметров более 1-го уже вызывает определенные сложности. К тому же, нужно иметь заббикс, уметь его настраивать и т.д.

4. Только что у нас Лариса предсказала и детектировала проблемы, в результате быстро локализовали и провели необходимые мероприятия. Я очень доволен.

5. Проект бесплатный. Было бы здорово если к нему присоединился кто-то из сообщества, но пока только хаят. На практике реализовать хотя бы подобного минимального уровня сервис очень сложно.

6. За добрые слова спасибо.
20. starik-2005 1979 02.07.19 11:59 Сейчас в теме
(19)
1. Если рассматривать общее понятие "ИИ", то в мире нет ни одного решения, которое даже близко приблизится к понятию.
И какое общее понятие мы будем рассматривать? ИИ - это искусственный интеллект, т.е. решение, которое самостоятельно находит связи после обучения на "учебных" данных. Вот есть у нас, например, пару тысяч начертанных цифр - на выходе натренированный алгоритм на основе перцептрона, который может достаточно хорошо отличать одну цифру от другой, даже если они будут начертаны не так, как в обучающем массиве. И таких решений - масса, например тот же bixby у самса, который с фотки текст может прочитать, похожую сумочку найти в интернете или еще что. ИИ - это распознавание моего голоса, который мой телефон ни разу до этого не слышал ну и т.д.

Т.е. искусственный интеллект - это программа, которая может сделать предположение, основанное на опыте, полученном в ходе обучения этой программы. Но, конечно, можно все свести и до "Если А между Х и У, тогда показать красную линию и отправить письмо", но это не ИИ, т.к. система не обучалась и не продолжает это делать.

2. Процесс создания мы рассматриваем от простого к сложному. Процесс слежения за нагрузкой это демо пример, на котором вы сможете сравнить качество с какой-либо существующей системой.
В нашем случае мы можем довольно легко увеличить сложность суждения, построить иерархию суждений.
Качество чего я могу сравнить? В любой системе мониторинга есть возможность настроить посылку сообщений на почту или даже в телеграмм-канал саппорту при превышении каких-то значений теми или иными показателями.

Как в Вашем случае увеличить сложность суждений? Зачем? Какую задачу решает увеличение сложности? Вот если бы система собирала запросы, а потом ТОП запросов преобразовывала бы, исправляя кривизну разработчика - вот это был бы прорыв, полагаю. Сейчас, конечно, генетический алгоритм в планировщике запросов SQL и так позволяет человеку ошибаться, но он пока не может снизить нагрузку на сервер путем дополнительной оптимизации - не достаточно умен для этого, иначе с каждым днем скорость доступа к СУБД росла, а нагрузка на сервер падала.

3. К сожалению, на словах с тем же заббиксом все очень просто, но на практике анализирование параметров более 1-го уже вызывает определенные сложности. К тому же, нужно иметь заббикс, уметь его настраивать и т.д.

Так иметь что-то и уметь это настраивать и к Вашей системе относится. Или она сама все настроит? Не увидел этого в тексте.

4. Только что у нас Лариса предсказала и детектировала проблемы, в результате быстро локализовали и провели необходимые мероприятия. Я очень доволен.
А что за проблемы? У меня на прошлой работе и безо всяких Ларис заббикс показывал много красивых картинок и присылал сообщения при тех или иных проблемах, которые локализовывались. И все были очень довольны. И не надо придумывать никаких Ларис, Алис, Петь и прочих маркетинговых слов. Ведь главное - результат, да? Или нет? Хотя... Кому-то, как я понял, важно пустить пыль в глаза.

5. Проект бесплатный. Было бы здорово если к нему присоединился кто-то из сообщества, но пока только хаят. На практике реализовать хотя бы подобного минимального уровня сервис очень сложно.
Так Вы не обозначили, в чем преимущество данного проекта, кроме, конечно, имени и якобы ИИ внутри. Расскажите о преимуществах, покажите, что ИИ действительно есть и может, как это подобает ИИ, обучаться без Вас. Вот тогда народ перестанет "хаять".

6. За добрые слова спасибо.
Да всегда пожалуйста.
artkor; VladC#; A_Max; +3 Ответить
22. ivanov660 1651 02.07.19 13:03 Сейчас в теме
(20)
1. Коллега, вы убеждены что ИИ - это нейронные сети. Спорить с вами не буду.
Может подскажите где взять наборы данных для обучения состоянию оборудования? Буду очень признателен.

2. Мы не готовы потягаться силами с монстрами типа "Google" и даже "yandex", не тот уровень финансирования.
Это первый шаг, все и сразу мы не сделаем. Дали коллегам, кому интересно попробует и даст фидбек. В рамках этого фдбека и нашего опыта эксплуатации будем дальше совершенствовать.

3. Про преимущества мы писали, этих вещей пока достаточно на мой взгляд. Следующий раз я расскажу про применение нейронных сетей типа SOM.
У вас другая реализация и работает, отлично. У нас своя реализация с определенным заделом на будущее. На мой взгляд - это была бы пыль в глаза если бы не работало. По отзывам коллег с которыми я общался лично, получил положительные отзывы.
24. starik-2005 1979 02.07.19 13:59 Сейчас в теме
(22)
вы убеждены что ИИ - это нейронные сети. Спорить с вами не буду.
Не, не так. Мы убеждены, что ИИ - это то, что способно учиться. Нейронные это сети или статистические алгоритмы - вообще по-барабану...
2. Мы не готовы потягаться силами с монстрами типа "Google" и даже "yandex", не тот уровень финансирования.
Это первый шаг, все и сразу мы не сделаем. Дали коллегам, кому интересно попробует и даст фидбек. В рамках этого фдбека и нашего опыта эксплуатации будем дальше совершенствовать.
А что совершенствовать-то? Имя поменяете с Ларисы на Лауру? Или изменения будут более серьезные? Расскажите.
3. Про преимущества мы писали, этих вещей пока достаточно на мой взгляд. Следующий раз я расскажу про применение нейронных сетей типа SOM.
А про какие конкретно "преимущества" вы писали? А то поиском только три нашел совпадения, и все они в комментариях.

Вот что я читаю в Вашей статье:
2. Как вы можете предположить, то для многих сигналов большая детализация даст лучшее предсказание. Но чем больше сигналов мы оцениваем, тем более сложная настройка базы правил получается. К примеру, для двухмерной оценки 5 и 3 градации дадут нам 15 комбинаций, а 3 оценки по 5 диапазонной шкале дадут нам уже 125 комбинаций.
Т.е. я эту матрицу должен руками задолбить на три элемента с пятью градациями (5^3=125). Дальше Вы пишите, что нейросеть могла бы это все сама некоторым образом "замутить" - и это первое упоминание ИИ, которого у Вас в продукте как раз нет. Так зачем вообще все это писать под лозунгом искусственного интеллекта (нет, я понимаю, зачем, но все-таки...)?
25. ivanov660 1651 02.07.19 14:34 Сейчас в теме
(24)
Т.е. я эту матрицу должен руками задолбить на три элемента с пятью градациями (5^3=125)

Я не пойму вашей претензии коллега. Вы довольно искушены в получаемых сервисах и какой-то поделкой вас не удивишь. Не хотите не пользуйтесь. Вы не обязаны вбивать никакой матрицы из 125 условий.
Основную вашу претензию я понял. Спасибо мнение учли.

ИИ - это то, что способно учиться

Как я говорил ранее, добавим алгоритм который сможет добавлять новые комбинации правил самостоятельно по существующим историческим данным в существующую базу знаний (это не сложно). Это уже самообучение, не так ли?


А что совершенствовать-то? Имя поменяете с Ларисы на Лауру? Или изменения будут более серьезные? Расскажите.

Так я же писал. У Ларисы сначала будут мозги на нечеткой логике, потом с использованием НС, возможно гибрид - вот оно развитие и улучшение Ларисы. А не смена имени с Ларисы на Лауру.
SOM (self organized map).
27. starik-2005 1979 02.07.19 14:50 Сейчас в теме
(25)
SOM (self organized map)
Уже прочитал. Интересная тема, но в статье кроме упоминания ничего нет. Фактически эта ваша "som" - это кластеризация, которую можно использовать в том самом сборе настроек 5^3 (кстати, это не равно 3^5 - вам, на мой взгляд, нужно иметь это ввиду), но не совсем ясно, каким образом она определит вам "зону" (красная, зеленая, желтая).

Чем хороши в данном случае простые подходы? Вот у нас есть совокупность показателей, для каждого из которых мы можем определить норму. Нам совокупное влияние часто и не нужно, ибо если на сервере 90% нагрузка на CPU, то для нас важна причина такой нагрузки - какое приложение "отличилось", 1С или SQL? Дальше уже почему: память скушалась, все юзеры пустые циклы крутят или внезапно сто документов одновременно провести решили? "ИИ" нам тут в чем поможет? Достаточно системы, которая просигнализирует в воцап о высокой нагрузке на сервере и скинет скрины по памяти, загрузке, дисковой подсистеме. Дальше все-равно ручками разгребать, т.к. это мог быть тупо новый запрос, в котором программист накосячил, не проверив его на нагрузке, аналогичной продуктовой. Без эксперта тут ничего не сделать...
26. ivanov660 1651 02.07.19 14:37 Сейчас в теме
(24)А вообще спасибо за критику)
28. A_Max 17 03.07.19 11:13 Сейчас в теме
(26) Соглашусь. Тут основная "придирка" в том, что вы отнесли фузилоджик (и экспертные системы в том числе) в категорию ИИ. Делается это всеми повсеместно для хайпа и из-за этого этот термин ИИ теряет смысл вообще. Да и больше начинает вызывать раздражение чем привлекать внимание.

А ваш продукт очень полезный и желаю(ем) развития.

(27) Ну тут напрашивается логирование всего и вся, а при срабатываение тригера (нагрузка ЦП например) раскручивать текущий лог и администратору предоставлять подготовленные отчёты-выборки. Кстати что-то такое у нас презентовали, пойду поспрашиваю админов.
21. pm74 135 02.07.19 12:25 Сейчас в теме
(19)
но пока только хаят

думаю вы слегка преувеличиваете

(19)
Было бы здорово если к нему присоединился кто-то из сообщества,

добавил обработку , которая , возможно, вам пригодится для тестов и проч.
Прикрепленные файлы:
ТаблицаПринятияРешений.epf
23. ivanov660 1651 02.07.19 13:04 Сейчас в теме
Оставьте свое сообщение

См. также

Альтернативный способ добавления элементов и реквизитов на формы 33

Инструменты и обработки Программист Внешняя обработка (ert,epf) v8 ERP2 УТ11 Россия Абонемент ($m) Работа с интерфейсом

Предлагаю альтернативный вариант добавления динамически создаваемых элементов и реквизитов на форму.

1 стартмани

09.09.2019    4063    6    bmk74    0       

С 2020 года сервис «Продление поддержки конфигурации 1С:УПП» подорожает вдвое Промо

Успейте продлить поддержку УПП до повышения цен! Фирма «1С» предупредила об изменении цен на сервис «Продление поддержки конфигурации "1С:Управление производственным предприятием"». С 1 января 2020 года сервис подорожает в два раза.

Еще один тест 1C: Postgres SQL 11 Pro Enterpise против MSSQL 14 под Windows 2012 Server R2 14

Статья Системный администратор Архив с данными v8 Windows Абонемент ($m) Производительность и оптимизация (HighLoad)

Проработав 15 лет с MSSQL в 2017 начал активно СУБД Postgres SQL. За два года успел поработать в 9 версии Postgres и в 10-ой. И пришел к выводу, что существуют реальное замедление работы баз после перехода на Postgres. Недавно вышла 11 версия Postgres Pro Enterpise, которая обещает почти 2-х кратное ускорение над 11 Pro Standart и 10-ой версией. Закупив лицензию Postgres 11 Pro Enterpise Это я и решил проверить на 1С.

1 стартмани

05.09.2019    6099    9    ogidni    84       

Перенос данных КА 1.1 => ERP 2 (ЕРП) (обработка переноса документов, остатков и справочной информации из "1С:Комплексная автоматизация, ред. 1.1" в "1С:ERP Управление предприятием, ред 2"). Обновлен до КА 1.1.115.х и ERP 2.4.10.х Промо

Обработка позволяет переносить из КА 1.1 в ERP 2 документы за выбранный период и остатки. Типовая обработка от фирмы 1С документы не переносит. Также исправлены ошибки типовой обработки. При выходе новых релизов обновление высылается бесплатно в течение года. Разработка будет полезна фирмам-франчайзи, которые периодически выполняют такой перенос данных для заказчиков. Вы можете один раз приобрести обработку переноса, и потом бесплатно получать обновления в случае выхода новых релизов конфигураций 1С.

29700 руб.

Вам нравятся запросы в 1С? 14

Инструменты и обработки Программист Конфигурация (md, cf) v8 v8::Запросы 1cv8.cf Абонемент ($m) Практика программирования Разработка

Речь не только о том, что простейший запрос с "легальным" оформлением растянется на пол-экрана, речь еще обо всем, что нужно написать "в нагрузку" к тексту запроса. Все эти "Новый Запрос", "УстановитьПараметр" и последующие пляски с обработкой результата... Пора с этим заканчивать!

1 стартмани

03.07.2019    11293    1    m-rv    79       

Перенос данных КА 1.1 / УПП 1.3 => БП 3.0 (перенос остатков, документов и справочников из "1С:Комплексная автоматизация 1.1" / УПП 1.3 в "1С:Бухгалтерия 3.0"). Обновлен до версий КА 1.1.115.х, УПП 1.3.127.х! Промо

Разработка позволяет перенести остатки по всем счетам бух.учета в программу "1С:Бухгалтерия предприятия 8", ред. 3.0 на выбранную дату начала ведения учета. Также переносятся документы за период и вся необходимая справочная информация. Правила оперативно обновляю при выходе новых релизов. Рассылка обновлений правил бесплатно в течение 12 месяцев. Есть видеодемонстрация проведения переноса данных. Конфигурации при использовании обмена остаются полностью типовыми. Перенос данных возможен в Бухгалтерию 3.0 версии ПРОФ, КОРП или базовую.

24700 руб.

Модель объекта 10

Инструменты и обработки Программист Конфигурация (md, cf) v8 Абонемент ($m) Инструментарий разработчика

Подсистема позволяет описать модель данных объекта, где описана зависимость между реквизитами, и затем использовать эту модель в разных сценариях работы с объектом. Версия платформы: 8.3.6 и выше. С небольшими доработками будет работать на 8.2.

1 стартмани

30.06.2019    4543    1    vadim1980    0       

Цифровая подпись Cades-BES для XML средствами 1С с помощью КриптоПро 6

Инструменты и обработки Программист Внешняя обработка (ert,epf) v8 1cv8.cf Россия Windows Абонемент ($m) Защита и шифрование

Обработка иллюстрирует возможность подписания XML SOAP-конверта по стандарту Cades-BES средствами 1С с помощью внешней компоненты КриптоПРО "CAdESCOM" с учетом ГОСТ 2001 и ГОСТ 2012. Стандарт используется в различных механизмах государственных сайтов России, в том числе в СМЭВ и ГИС ЖКХ. Код не привязан к прикладному решению может быть встроен куда угодно, но только на платформе Windows.

1 стартмани

13.05.2019    4348    12    PythonJ    25       

Перенос данных УТ 10.3 => УТ 11 / КА 2 / ERP 2 (ЕРП 2) (документы, остатки и справочная информация из "1С:Управление торговлей, ред. 10.3" в УТ 11 / КА 2 / ERP 2). Обновлен до УТ 10.3.56.х, УТ 11.4.10.х, КА 2.4.10.х и ERP 2.4.10.х! Промо

Уже более 100 компаний приобрели перенос и выполнили переход на УТ 11 / КА 2 / ERP 2 с помощью нашей разработки! Обработка перехода с УТ 10.3 на УТ 11 / КА 2 / ERP 2 позволяет перенести не только остатки на указанную дату (как типовой перенос), но и все возможные документы за выбранный период. При выходе новых релизов этих программ оперативно выпускаем обновление обработки. Предоставляем техническую поддержку. Можем сделать бесплатный тестовый перенос!

29700 руб.

Быстрый запрос 42

Отчеты и формы Программист Пользователь Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::УФ 1cv8.cf Абонемент ($m) Универсальные обработки

Можно ли дать пользователю "удочку", а не "рыбу"? До сих пор ответ на этот вопрос был отрицательным. Всякий инструмент, который мог бы делать с базой данных все или почти все (или хотя бы многое), отвергался пользователями, как слишком сложный. Вспомните тот же SQL, который изначально разрабатывался именно как пользовательский инструмент. "Быстрый запрос" - это попытка устранить сложность, но сохранить при этом универсальность.

1 стартмани

29.04.2019    7388    15    mkalimulin    28       

Безопасная работа с транзакциями во встроенном языке 190

Статья Программист Конфигурация (md, cf) v8 1cv8.cf Абонемент ($m) Практика программирования

Разбираемся с опасностями использования транзакций во встроенном языке 1С. Познаем ошибку "В данной транзакции уже происходили ошибки". Учимся защищаться от них.

1 стартмани

25.03.2019    17512    8    tormozit    44       

Очный семинар по регулярному менеджменту Александра Фридмана "Вы или Хаос", 12 декабря 2019 г. , Санкт-Петербург Промо

Семинар по регулярному менеджменту от Александра Фридмана для собственников, первых лиц и топов. Технология управленческого планирования, комплексного управления временем и другими ресурсами, выполнением поручений, делами, информацией, контактами (встречи-звонки-почта).

от 11000 до 29000 рублей

Трудовой договор, Дополнительное соглашение, Лист ознакомления, Договор о материальной ответственности, Договор о коммерческой тайне, Согласие на обработку персональных данных для ЗУП 3.1 18

Отчеты и формы Бухгалтер Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::СПР ЗУП3.x Россия БУ Зарплата Управление персоналом (HRM) Абонемент ($m) Печатные формы документов

Комплект печатных форм для отдела кадров для документов Прием на работу и Кадровый перевод: Трудовой договор, Доп. соглашение к трудовому договору, Лист ознакомления с локальными нормативными актами, Договор о полной материальной ответственности, Договор о неразглашении коммерческой тайны, Согласие на обработку персональных данных.

2 стартмани

12.03.2019    15003    81    Asenka    5       

Коннектор: удобный HTTP-клиент для 1С:Предприятие 8 561

Инструменты и обработки Программист Конфигурация (md, cf) v8 1cv8.cf Абонемент ($m) Практика программирования Внешние источники данных WEB Универсальные функции Инструментарий разработчика Универсальные обработки

Коннектор - библиотека для работы с HTTP запросами. Библиотека берет на себя всю рутину работы с HTTP запросами. Буквально в одну строку можно получать данные, отправлять, не заботясь о необходимости конструирования URL, кодирования данных и т.п.

1 стартмани

31.01.2019    30995    279    bonv    117       

Программы для исполнения 488-ФЗ: Маркировка товаров Промо

1 января 2019 года вступил в силу ФЗ от 25.12.2018 № 488-ФЗ о единой информационной системе маркировки товаров с использованием контрольных (идентификационных) знаков, который позволяет проследить движение товара от производителя до конечного потребителя. Инфостарт предлагает подборку программ, связанных с применением 488-ФЗ и маркировкой товаров.

Редактор объектов информационной базы 8.3 43

Инструменты и обработки Программист Пользователь Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::УФ 1cv8.cf Россия Windows Абонемент ($m) Инструментарий разработчика Универсальные обработки

Универсальная внешняя обработка (СДРОбъектУпр) для редактирования реквизитов и табличных частей объектов информационной базы, редактирование движений документов. Доступ ко всем реквизитам объектов, есть возможность выгрузки и загрузки данных (объекты и движения документов) через XML. Платформа 8.3, управляемые формы. Версия 1.1.0.35 от 25.11.2019

2 стартмани

23.01.2019    11953    154    ROL32    28       

Расширение "Курсы валют в формулах расчета динамических цен" для УНФ 1.6 5

Инструменты и обработки Программист Пользователь Архив с данными v8 УНФ УУ Ценообразование, анализ цен Абонемент ($m) Ценообразование, прайсы

Расширение "Курсы валют в формулах расчета динамических цен" с автоматическим пересчетом цен при изменении курсов валют для конфигурации "Управление нашей фирмой, редакция 1.6"

5 стартмани

17.01.2019    6646    13    Palmer1976    4       

Базовый курс для начинающих 1С-программистов. Пятый поток. Онлайн-курс с 12 февраля по 15 апреля 2020 г. Промо

Данный онлайн-курс является начальной ступенью по изучению базовых принципов программирования в системе “1С:Предприятие” и предназначен для обучения 1С-программированию “с нуля”.

4500/9500 рублей

Конструктор мобильного клиента Simple WMS Client: способ создать полноценный ТСД без мобильной разработки. Теперь новая версия - Simple UI (обновлено 14.11.2019) 178

Инструменты и обработки Программист Архив с данными v8 v8::Mobile БУ УУ Android Оптовая торговля Производство готовой продукции (работ, услуг) Розничная торговля Учет ОС и НМА Учет ТМЦ Абонемент ($m) Инструментарий разработчика Сканер штрих-кода Терминал сбора данных Мобильная разработка

Simple WMS Client – это визуальный конструктор мобильного клиента для терминала сбора данных(ТСД) или обычного телефона на Android. Приложение работает в онлайн режиме через интернет или WI-FI, постоянно общаясь с базой посредством http-запросов (вариант для 1С-клиента общается с 1С напрямую как обычный клиент). Можно создавать любые конфигурации мобильного клиента с помощью конструктора и обработчиков на языке 1С (НЕ мобильная платформа). Вся логика приложения и интеграции содержится в обработчиках на стороне 1С. Это очень простой способ создать и развернуть клиентскую часть для WMS системы или для любой другой конфигурации 1С (УТ, УПП, ERP, самописной) с минимумом программирования. Например, можно добавить в учетную систему адресное хранение, учет оборудования и любые другие задачи. Приложение умеет работать не только со штрих-кодами, но и с распознаванием голоса от Google. Это бесплатная и открытая система, не требующая обучения, с возможностью быстро получить результат.

5 стартмани

09.01.2019    24761    225    informa1555    174       

Подборка решений для взаимодействия со ФГИС «Меркурий» Промо

С 1 июля 2019 года все компании, участвующие в обороте товаров животного происхождения, должны перейти на электронную ветеринарную сертификацию (ЭВС) через ФГИС «Меркурий». Инфостарт предлагает подборку программ, связанных с этим изменением.

Сравнение pdf-файлов актов сверки 1

Инструменты и обработки Бухгалтер Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::БУ БП2.0 Россия БУ Дебиторская и кредиторская задолженность Абонемент ($m) Универсальные обработки

Обработка сравнивает два pdf-файла, в которых находятся стандартные печатные формы актов сверки, и показывает на экране совпадающие и/или отличающиеся по суммам документы взаиморасчетов.

1 стартмани

19.12.2018    7650    4    Torin99    2       

Онлайн-интенсив "Бизнес-процессы для подготовки к экзамену 1С:Специалист по платформе" 12 декабря 2019 г. Промо

На интенсиве будут рассмотрены все теоретические вопросы, связанные с устройством механизма бизнес-процессов – это необходимо для успешной сдачи экзамена 1С:Специалист по платформе. Также, в качестве практического примера, будет решена задача, аналогичная экзаменационной.

777 рублей

Проверка VAT номеров 2

Инструменты и обработки Программист Внешняя обработка (ert,epf) v8 1cv8.cf Абонемент ($m) WEB

Обработка для вызова сервиса проверка VAT номера.

1 стартмани

26.11.2018    5173    wtlz    0       

Многопоточная обработка данных 47

Инструменты и обработки Системный администратор Программист Конфигурация (md, cf) v8 v8::УФ 1cv8.cf Абонемент ($m) Производительность и оптимизация (HighLoad) Администрирование данных 1С

Конфигурация "Универсальные механизмы: пакеты данных". Набор инструментов для быстрой организации отказоустойчивой многопоточной обработки данных.

1 стартмани

23.11.2018    12364    46    _ASZ_    14       

Перенос данных УПП 1.3 => ERP 2 (ЕРП) / УТ 11 / КА 2.х (обработка переноса документов, остатков и справочников из "1С:Управление производственным предприятием, ред. 1.3" в ERP / УТ 11 / КА 2). Обновлен до УПП 1.3.127.х, КА 2.4.10.х и ERP 2.4.10.х! Промо

Обработка позволяет переносить из УПП 1.3 в ERP 2 документы за выбранный период и остатки. Типовая обработка от фирмы 1С документы не переносит. Также исправлены ошибки типовой обработки. При выходе новых релизов обновление высылается бесплатно в течение года. Разработка будет полезна фирмам-франчайзи, которые периодически выполняют такой перенос данных для заказчиков. Вы можете один раз приобрести обработку переноса, и потом бесплатно получать обновления при выходе новых релизов конфигураций 1С.

29700 руб.

Обнуление остатков регистров бухгалтерии и накопления 42

Инструменты и обработки Системный администратор Программист Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::БУ v8::ОУ v8::УФ КА1 БП2.0 ЗУП2.5 УТ10 УПП1 УНФ БГУ ERP2 БП3.0 УТ11 УХ КА2 ЗУП3.x Россия Абонемент ($m) Универсальные обработки Чистка базы

Обработка позволяет обнулить остатки по регистру накопления или бухгалтерии на определенную дату. Поддерживается большинство типовых конфигураций (БП 3, БП 2, УТ 11, УТ 10, ЗУП 3, ЗУП 2, БГУ 2, БГУ 1, ERP, УПП, КА 2, КА 1, УХ 3, УХ 1, УНФ). Гибкая настройка (отборы, заполнение реквизитов и любых полей корр. счета, возможность обнулять ресурсы выборочно). Несколько режимов работы. Два интерфейса: простой и с расширенным набором настроек.

2 стартмани

19.11.2018    11386    186    morozov.sv    30       

Новый раздел на Инфостарте - Electronic Software Distribution Промо

Инфостарт напоминает: на нашем сайте можно купить не только ПО, связанное с 1С. В нашем арсенале – ESD-лицензии на ПО от ведущих вендоров: Microsoft, Kaspersky, ESET, Dr.Web, Аскон и другие.

  • Низкие цены, без скрытых платежей и наценок
  • Оперативная отгрузка
  • Возможность оплаты с личного счета (кешбек, обмен стартмани на рубли и т.п.)
  • Покупки идут в накопления для получения скидочных карт лояльности Silver (5%) и Gold (10%)

Шпаргалка разработчика для работы с формами 23

Отчеты и формы Программист Архив с данными v8 Россия Абонемент ($m) Работа с интерфейсом

Сборник помогает быстро освоить встроенный язык и средства конфигурирования при разработке обычных и управляемых форм.

3 стартмани

31.10.2018    9276    68    ELAM    3       

Навигатор по конфигурации базы 1С 8.3 107

Инструменты и обработки Программист Пользователь Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::УФ 1cv8.cf Россия Windows Абонемент ($m) Инструментарий разработчика Универсальные обработки

Универсальная внешняя обработка (СДРНавигаторУпр) для просмотра метаданных конфигураций баз 1С 8.3. Отображает свойства и реквизиты объектов конфигурации, их количество, основные права доступа и т.д. Отображаемые характеристики объектов: свойства, реквизиты, стандартные рекизиты, реквизиты табличных частей, предопределенные данные, регистраторы для регистров, движения для документов, команды, чужие команды, подписки на события, подсистемы. Отображает структуру хранения объектов базы данных, для регистров доступен сервис "Управление итогами". Небольшой набор сервисных функций для повседневной работы. Для программистов и пользователей. Платформа 8.3, управляемые формы. Версия 1.1.0.47 от 25.11.2019

3 стартмани

28.10.2018    18389    200    ROL32    47       

Перенос данных БП 2.0 => УТ 11 / КА 2 / ERP 2 (перенос остатков, документов и справочников из "1С:Бухгалтерия предприятия 8", ред. 2.0 в "1С:Управление торговлей 8", ред.11 / КА 2 / ERP 2). Обновлено до УТ 11.4.10.х, КА 2.4.10.х, ERP 2.4.10.х! Промо

Перенос позволяет загрузить в УТ 11 / КА 2 / ERP 2 документы за выбранный период, справочную информацию и остатки по счетам бух. учета. Переносятся остатки денежных средств, взаиморасчетов, остатки товаров и материалов на складах. Переносятся девятнадцать основных видов документов за выбранный период и вся нормативно-справочная информация. Есть фильтр по организации. Если нужно переносить что-то дополнительно, то обычно бесплатно дорабатываю правила (перед покупкой согласуйте необходимые доработки).

29700 руб.

Открывашка ячеек таблиц 85

Инструменты и обработки Программист Расширение (cfe) v8 1cv8.cf Абонемент ($m) Работа с интерфейсом

Глобальное сочетание клавиш для открытия объекта по ссылке из текущей ячейки любой таблицы в большинстве управляемых форм

1 стартмани

27.10.2018    10572    11    tormozit    28