eng
Выпуск #6/2025
М.С.Рушева, Н.А.Соколов
Статистические характеристики трафика, обслуживаемого в Системе-112
Статистические характеристики трафика, обслуживаемого в Системе-112
Просмотры: 867
DOI: 10.22184/2070-8963.2025.130.6.50.56
Изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, который был обслужен операторами Системы-112 в одном из субъектов Российской Федерации. Выявлен ряд закономерностей исследуемого трафика. Предложен алгоритм управления перегрузками, возникающими при резком росте количества обращений в Систему-112. Сформулированы направления дальнейших работ в данном направлении.
Изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, который был обслужен операторами Системы-112 в одном из субъектов Российской Федерации. Выявлен ряд закономерностей исследуемого трафика. Предложен алгоритм управления перегрузками, возникающими при резком росте количества обращений в Систему-112. Сформулированы направления дальнейших работ в данном направлении.
Теги: input flow service duration system-112 traffic длительность обслуживания поток заявок система-112 трафик
Статистические характеристики трафика, обслуживаемого в Системе-112
М.С.Рушева, руководитель отдела проектирования ООО "ПРОТЕЙ СТ" / rusheva@protei.ru,
Н.А.Соколов, д.т.н., директор по науке ООО "ПРОТЕЙ СТ" / sokolov@protei.ru
УДК 621.391, DOI: 10.22184/2070-8963.2025.130.6.50.56
Изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, который был обслужен операторами Системы-112 в одном из субъектов Российской Федерации. Выявлен ряд закономерностей исследуемого трафика. Предложен алгоритм управления перегрузками, возникающими при резком росте количества обращений в Систему-112. Сформулированы направления дальнейших работ в данном направлении.
Введение
Функциональные задачи Системы-112 напрямую связаны с обеспечением жизни и здоровья людей, их безопасностью и сохранностью имущества [1, 2]. По этой причине к обработке обращений граждан к Системе-112 предъявляются весьма жесткие требования, выраженные в виде совокупности показателей. Эти показатели определяют требования к качеству обслуживания обращений, формирующих – в терминах теории телетрафика – входящий поток заявок для обработки операторами Системы-112 при помощи автоматизированных рабочих мест (АРМ).
Поток заявок, поступающих в Систему-112, имеет специфику, которая обусловлена причинами обращений к экстренным оперативным службам (ЭОС). В силу этой специфики он отличается от потока вызовов, обслуживаемых сетью связи общего пользования (ССОП). Период эксплуатации Системы-112 не столь существенен по сравнению с длительностью функционирования ССОП. Это означает, что полноценные исследования трафика, обслуживаемого Системой-112, еще только начинаются.
В этой статье изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, обслуживаемого в Системе-112 одного из субъектов Российской Федерации. Представленные результаты содержат данные, накопленные за произвольно выбранный месяц, за один день, а также за час наибольшей нагрузки (ЧНН). В качестве дня наибольшей нагрузки (ДНН) были выбраны сутки, в которые наблюдался ЧНН. Завершается статья описанием алгоритма, который предлагается для управления существенными перегрузками Системы-112.
Организация связи с операторами Системы-112
Способы организации связи между терминалами абонентов ССОП и АРМ операторов Системы-112 зависят, в основном, от двух факторов. Во-первых, от того, по каким принципам построен фрагмент ССОП в рассматриваемом субъекте Российской Федерации. Во-вторых, от тех проектных решений, которые были приняты для построения Системы-112.
Для вопросов, рассматриваемых в этой статье, используется упрощенная схема организации связи с операторами Системы-112, которая приведена на рис.1. Предполагается, что посредством или стационарных телефонных аппаратов (ТА), или мобильных телефонных аппаратов (МТА), или персональных компьютеров (ПК) абоненты ССОП через узел обслуживания вызовов экстренных оперативных служб (УОВЭОС) и оборудование Системы-112 могут связаться с операторами. Следует отметить, что использование ПК становится возможным решением в случае полноценной реализации Интернет-порталов в Системе-112. АРМ операторов Системы-112 могут также принимать информацию от специализированных датчиков (СД), предназначенных для формирования сообщений, требующих вмешательства ЭОС или оказания иных услуг. Информация, генерируемая СД, не проходит через УОВЭОС, что подчеркивает пунктирная линия, которая соединяет компоненты ССОП и Систему-112.
Предлагаемая упрощенная схема организации связи позволяет разработать модель телетрафика [3], адекватную процессу обслуживания обращений в Системе-112.
В модифицированной классификации Кендалла эта модель заявок обозначается следующим образом: G/G/N/r/d1. Символы в данной классификации означают следующее:
Результаты измерения статистических характеристик трафика позволяют оценить числовые характеристики случайных величин с распределениями A(t) и B(t). Значения N и r выбираются при разработке проектных решений. Дисциплина выбора заявок из очереди на обслуживание считается заранее заданной.
Характеристики распределений вида A(t)
Рассматриваются три вида распределений вида A(t), которые собраны за месяц, ДНН и ЧНН. Они различаются нижним индексом: AМ(t), AД(t) и AЧ(t) соответственно. В общем случае нижний индекс обозначается буквой i. В качестве числовых характеристик рассматриваемой случайной величины используются [4, 5]: среднее количество заявок Li(A) за один час, коэффициент вариации Ci(A), максимальное и минимальное значения количества заявок – MAXDi(A) и MINDi(A) соответственно. В некоторых случаях практический интерес представляет разница между величинами MAXDi(A) и MINDi(A), называемая размахом распределения Ri(A). Результаты вычислений числовых характеристик трех рассматриваемых случайных величин приведены в табл.1.
Величина Li(A) для ЧНН, то есть LЧ(A), получена как точное значение. По этой причине она совпадает со значениями MAXDЧ(A) и MINDЧ(A). Очевидно, что величины CЧ(A) и RЧ(A) равны нулю. Оценки, приведенные в табл.1, позволяют сделать ряд предварительных выводов:
численные характеристики распределений Ai(t) за месяц и ДНН близки между собой;
в ЧНН количество заявок на обслуживание практически утраивается, что свидетельствует о возможности возникновения перегрузок Системы-112;
размах распределений представляется весьма существенным, что иллюстрирует возможность резкого роста количества поступающих заявок.
Статистические оценки и выводы получены за счет анализа ограниченного объема информации и только для одного субъекта Российской Федерации. Это означает, что для получения аргументированных суждений необходимо получить и обработать более существенный объем статистических данных.
Характеристики распределений вида B(t)
Для распределений вида B(t) также рассматриваются три их вида: за месяц, ДНН и ЧНН. Они различаются нижним индексом – BМ(t), BД(t) и BЧ(t) соответственно. Оцениваются те же числовые характеристики: среднее значение Ti(B), коэффициент вариации Ci(B), максимальное и минимальное значения длительности обслуживания заявок – MAXDi(B) и MINDi(B), размах распределения Ri(B). Результаты вычислений числовых характеристик сведены в табл.2.
Числовые характеристики, которые приведены в табл.2, позволяют сделать следующие предварительные выводы:
численные характеристики распределений Bi(t) за месяц и ДНН не столь близки между собой по сравнению с данными из табл.1 за исключением совпавших значений Ci(B);
в ЧНН средняя длительность обслуживания заявок оказалась наименьшей, но заметно выросли коэффициент вариации CЧ(B) и величина RЧ(B);
размах распределений представляется весьма существенным, что иллюстрирует возможность увеличения длительности обработки поступающих заявок.
Эти статистические оценки и выводы также получены за счет анализа ограниченного объема информации и только для одного субъекта Российской Федерации. Данный факт подтверждает приведенный выше вывод о необходимости получения более существенного объема статистических данных и его обработки.
Алгоритм управления перегрузками Системы-112
Перегрузки в Системе-112 чаще всего наблюдаются после возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС). Модели, объясняющие формирование очередей при перегрузках Системы-112, предложены, например, в работах [6, 7].
На рис.3 приведена подобная модель для ЧС, последствия которой ощущаются в границах территории площадью SЧС. Она, как правило, меньше площади S0, которая входит в сферу ответственности Системы-112. Интенсивность потока заявок (их количество в единицу времени), поступающих от абонентов, которые находятся в границах территории с площадью SЧС, обозначена как λ1. Величина λ2 определяет интенсивность потока заявок с территории, площадь которой равна разнице S0 – SЧС.
Один из вариантов повышения эффективности обслуживания заявок заключается в использовании алгоритмов их сортировки. Эти алгоритмы основаны на изменении дисциплины выбора заявок из очереди. Предпочтение отдается заявкам с интенсивностью λ1. Предложения по алгоритмам сортировки изложены, например, в работах [6, 7]. Важным инструментом улучшения качества обслуживания заявок будет совершенствование функций IVR (Interactive Voice Response) – голосовых подсказок [2]. Эти подсказки позволяют абонентам быстро переключаться на конкретные службы, не дожидаясь ответа оператора Системы-112. В перспективе для выбора алгоритма сортировки заявок предполагается использовать возможности искусственного интеллекта [8].
Дополнительная возможность устранения перегрузок в Системе-112 связана с двумя операциями [6, 7]. Первая операция предусматривает ограничение времени диалога между абонентом и оператором Системы-112. Для реализации такой возможности каждому абоненту, обратившемуся в Систему-112, посылается речевая подсказка, которая уведомляет его о необходимости кратко изложить свою просьбу за время не более, например, 45 с. Следует отметить, что регламентирующим документом [9] среднее время разговора оператора Системы-112 с заявителем определяется величиной 75 с.
Следовательно, вводится – на некоторый период – снижение нормативного времени диалога, установленного в [9]. Такое предложение обосновано еще и тем, что, согласно накопленной статистике, средняя длительность разговора оператора Системы-112 с заявителем составляет 50 с.
Вторая операция основана на введении пауз длительностью τ между обращениями с одного и того же терминала. Причем при существенных перегрузках длительность паузы может быть увеличена как минимум один раз на величину Δτ.
Пример алгоритма, реализующего обе операции, показан на рис.3. Реализация алгоритма не связана с разработкой сложного программного обеспечения. В перспективе подобные алгоритмы также будут дополняться теми возможностями, которые реализуются средствами искусственного интеллекта.
Данный алгоритм будет совершенствоваться по ряду соображений, среди которых уместно выделить характер ЧС, особенности построения Системы-112 в конкретном субъекте Федерации и технологические изменения в эксплуатируемом фрагменте ССОП. Анализ этих причин – одно из направлений дальнейших работ, перечень которых приведен в следующем разделе статьи.
Направления дальнейших работ
В процессе работы над статьей были сформулированы новые задачи, которые должны быть решены для улучшения качества обслуживания трафика в Системе-112. Эти задачи следует рассматривать как направления для дальнейших работ. Их можно свести к четырем положениям.
Во-первых, следует собрать более существенный объем статистических данных по разным субъектам Российской Федерации. Это позволит не только уточнить числовые характеристики случайных величин с распределениями A(t) и B(t), но и выявить ряд новых закономерностей, существенных с практической точки зрения. Представляется важным аспектом такого направления работы сравнительный анализ полученных результатов для Систем-112, находящихся в разных регионах.
Во-вторых, необходимо использовать методы междисциплинарного подхода [10] с целью выявления причин резких изменений параметров трафика, обрабатываемого операторами Системы-112. В имеющихся статистических данных были отмечены периоды, когда обращения в Систему-112 группируются в своего рода пачки. Не исключено, что такие факты обусловлены вероятностной природой обращения. С другой стороны, уместно проанализировать возможные причины, которые могли породить такое группирование обращений. Подобные процессы занимают промежуточное место между предсказуемым характером поступления обращений и ожидаемым лавинообразным ростом в условиях крупномасштабных ЧС.
В третьих, уместно составить техническое задание на разработку цифрового двойника [11] Системы-112. Совокупность таких цифровых двойников позволит обобщить опыт работы технических средств Системы-112 и ее операторов. Кроме того, цифровые двойники, объединенные в своего рода специализированную распределенную информационную систему, могут использоваться для разработки эффективных решений в режиме реального времени. Подобная возможность будет полезна при возникновении тех ЧС, устранение последствий которых связано с неожиданными проблемами для ЭОС.
В-четвертых, практическое использование предложенного выше алгоритма устранения перегрузки Системы-112 возможно только после внесения изменений и дополнений в регламентирующие документы, связанные с обработкой обращений в Систему-112. В частности, речь идет о документе [9]. По всей видимости, периодическое совершенствование нормативной базы, прямо или косвенно относящейся к обеспечению эффективной работы Системы-112, актуально и в силу причин, которые связаны с качественной модернизацией ССОП.
Заключение
Анализ статистических характеристик трафика, который обслуживается операторами Системы-112, позволит повысить качество жизненно важных услуг, предоставляемых гражданам Российской Федерации. Эти услуги напрямую связаны с обеспечением жизни и здоровья людей, их безопасностью и сохранностью имущества. Данные соображения объясняют актуальность проведения соответствующих прикладных исследований.
В статье приведены численные оценки исследуемых случайных величин. Они получены за счет обработки не столь существенного объема информации. Тем не менее, ряд предварительных оценок формирует полезную базу для проведения дальнейших работ. Направления этих работ были изложены в предыдущем разделе.
Результаты проведения дальнейших исследований будут полезны и для совершенствования алгоритма, предназначенного для устранения перегрузки Системы-112. По всей видимости, крупномасштабные ЧС будут и далее возникать в силу самых разных причин. Это означает, что эффективный алгоритм устранения перегрузки Системы-112 будет способствовать оперативному и корректному решению возникающих проблем.
ЛИТЕРАТУРА
Your Guide to the 911, 999, 112 Global Emergency Services Knowing How to Use the Global Emergency Services System Can Make the Difference Between Life and Death! [Электронный ресурс]. URL: https://openlibrary.org/works/OL29654322W/Your_Guide_to_the_911_999_112_Global_Emergency_Services?edition=key%3A/books/OL40797614M (дата обращения 06.08.2025).
Пинчук А.В., Соколов Н.А., Фрейнкман В.А. Три устойчивых вектора эволюции Системы-112 // Вестник связи. 2015. № 8. С. 29–32.
Башарин Г.П. Лекции по математической теории телетрафика. М.: РУДН, 2009. 342 c.
Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб: Наука, 2001. 296 c.
Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Ленанд, 2015. 448 c.
Леваков А.К. Сеть связи следующего поколения в чрезвычайных ситуациях. Анализ моделей телетрафика. М.: ИРИАС, 2019. 124 c.
Ходунов А.А., Соколов Н.А. Метод управления трафиком в Системе-112 при его лавинообразном росте // Сборник трудов АПИНО 2024 "Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. XIII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция". СПб, 2024. С. 634–638.
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Том 1. М.: Вильямс, 2021. 704 c.
Постановление Правительства Российской Федерации от 12 ноября 2021 года № 1931 "Об утверждении обязательных требований к организации и функционированию системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру "112", в том числе порядка и сроков осуществления приема, обработки и передачи вызовов по единому номеру "112" диспетчерским службам". М., 2021. 18 c.
Repko A., Szostak R. Interdisciplinary Research: Process and Theory. Third Edition. SAGE, 2017. 464 p.
Crespi N., Drobot A.T., Minerva R. The Digital Twin. Springer, 2023. 1250 p.
М.С.Рушева, руководитель отдела проектирования ООО "ПРОТЕЙ СТ" / rusheva@protei.ru,
Н.А.Соколов, д.т.н., директор по науке ООО "ПРОТЕЙ СТ" / sokolov@protei.ru
УДК 621.391, DOI: 10.22184/2070-8963.2025.130.6.50.56
Изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, который был обслужен операторами Системы-112 в одном из субъектов Российской Федерации. Выявлен ряд закономерностей исследуемого трафика. Предложен алгоритм управления перегрузками, возникающими при резком росте количества обращений в Систему-112. Сформулированы направления дальнейших работ в данном направлении.
Введение
Функциональные задачи Системы-112 напрямую связаны с обеспечением жизни и здоровья людей, их безопасностью и сохранностью имущества [1, 2]. По этой причине к обработке обращений граждан к Системе-112 предъявляются весьма жесткие требования, выраженные в виде совокупности показателей. Эти показатели определяют требования к качеству обслуживания обращений, формирующих – в терминах теории телетрафика – входящий поток заявок для обработки операторами Системы-112 при помощи автоматизированных рабочих мест (АРМ).
Поток заявок, поступающих в Систему-112, имеет специфику, которая обусловлена причинами обращений к экстренным оперативным службам (ЭОС). В силу этой специфики он отличается от потока вызовов, обслуживаемых сетью связи общего пользования (ССОП). Период эксплуатации Системы-112 не столь существенен по сравнению с длительностью функционирования ССОП. Это означает, что полноценные исследования трафика, обслуживаемого Системой-112, еще только начинаются.
В этой статье изложены результаты анализа статистических характеристик трафика, обслуживаемого в Системе-112 одного из субъектов Российской Федерации. Представленные результаты содержат данные, накопленные за произвольно выбранный месяц, за один день, а также за час наибольшей нагрузки (ЧНН). В качестве дня наибольшей нагрузки (ДНН) были выбраны сутки, в которые наблюдался ЧНН. Завершается статья описанием алгоритма, который предлагается для управления существенными перегрузками Системы-112.
Организация связи с операторами Системы-112
Способы организации связи между терминалами абонентов ССОП и АРМ операторов Системы-112 зависят, в основном, от двух факторов. Во-первых, от того, по каким принципам построен фрагмент ССОП в рассматриваемом субъекте Российской Федерации. Во-вторых, от тех проектных решений, которые были приняты для построения Системы-112.
Для вопросов, рассматриваемых в этой статье, используется упрощенная схема организации связи с операторами Системы-112, которая приведена на рис.1. Предполагается, что посредством или стационарных телефонных аппаратов (ТА), или мобильных телефонных аппаратов (МТА), или персональных компьютеров (ПК) абоненты ССОП через узел обслуживания вызовов экстренных оперативных служб (УОВЭОС) и оборудование Системы-112 могут связаться с операторами. Следует отметить, что использование ПК становится возможным решением в случае полноценной реализации Интернет-порталов в Системе-112. АРМ операторов Системы-112 могут также принимать информацию от специализированных датчиков (СД), предназначенных для формирования сообщений, требующих вмешательства ЭОС или оказания иных услуг. Информация, генерируемая СД, не проходит через УОВЭОС, что подчеркивает пунктирная линия, которая соединяет компоненты ССОП и Систему-112.
Предлагаемая упрощенная схема организации связи позволяет разработать модель телетрафика [3], адекватную процессу обслуживания обращений в Системе-112.
В модифицированной классификации Кендалла эта модель заявок обозначается следующим образом: G/G/N/r/d1. Символы в данной классификации означают следующее:
- G в первой позиции – распределение длительности интервалов между моментами поступления заявок A(t) носит произвольный характер;
- G во второй позиции – распределение длительности обслуживания заявок B(t) подчиняется произвольному закону;
- N в третьей – количество обслуживающих устройств (численность операторов Системы-112);
- r в четвертой позиции – количество мест для ожидания начала обслуживания (объем буферной памяти);
- d1 в пятой позиции – выбор заявок из очереди на обслуживание осуществляется в порядке их поступления.
Результаты измерения статистических характеристик трафика позволяют оценить числовые характеристики случайных величин с распределениями A(t) и B(t). Значения N и r выбираются при разработке проектных решений. Дисциплина выбора заявок из очереди на обслуживание считается заранее заданной.
Характеристики распределений вида A(t)
Рассматриваются три вида распределений вида A(t), которые собраны за месяц, ДНН и ЧНН. Они различаются нижним индексом: AМ(t), AД(t) и AЧ(t) соответственно. В общем случае нижний индекс обозначается буквой i. В качестве числовых характеристик рассматриваемой случайной величины используются [4, 5]: среднее количество заявок Li(A) за один час, коэффициент вариации Ci(A), максимальное и минимальное значения количества заявок – MAXDi(A) и MINDi(A) соответственно. В некоторых случаях практический интерес представляет разница между величинами MAXDi(A) и MINDi(A), называемая размахом распределения Ri(A). Результаты вычислений числовых характеристик трех рассматриваемых случайных величин приведены в табл.1.
Величина Li(A) для ЧНН, то есть LЧ(A), получена как точное значение. По этой причине она совпадает со значениями MAXDЧ(A) и MINDЧ(A). Очевидно, что величины CЧ(A) и RЧ(A) равны нулю. Оценки, приведенные в табл.1, позволяют сделать ряд предварительных выводов:
численные характеристики распределений Ai(t) за месяц и ДНН близки между собой;
в ЧНН количество заявок на обслуживание практически утраивается, что свидетельствует о возможности возникновения перегрузок Системы-112;
размах распределений представляется весьма существенным, что иллюстрирует возможность резкого роста количества поступающих заявок.
Статистические оценки и выводы получены за счет анализа ограниченного объема информации и только для одного субъекта Российской Федерации. Это означает, что для получения аргументированных суждений необходимо получить и обработать более существенный объем статистических данных.
Характеристики распределений вида B(t)
Для распределений вида B(t) также рассматриваются три их вида: за месяц, ДНН и ЧНН. Они различаются нижним индексом – BМ(t), BД(t) и BЧ(t) соответственно. Оцениваются те же числовые характеристики: среднее значение Ti(B), коэффициент вариации Ci(B), максимальное и минимальное значения длительности обслуживания заявок – MAXDi(B) и MINDi(B), размах распределения Ri(B). Результаты вычислений числовых характеристик сведены в табл.2.
Числовые характеристики, которые приведены в табл.2, позволяют сделать следующие предварительные выводы:
численные характеристики распределений Bi(t) за месяц и ДНН не столь близки между собой по сравнению с данными из табл.1 за исключением совпавших значений Ci(B);
в ЧНН средняя длительность обслуживания заявок оказалась наименьшей, но заметно выросли коэффициент вариации CЧ(B) и величина RЧ(B);
размах распределений представляется весьма существенным, что иллюстрирует возможность увеличения длительности обработки поступающих заявок.
Эти статистические оценки и выводы также получены за счет анализа ограниченного объема информации и только для одного субъекта Российской Федерации. Данный факт подтверждает приведенный выше вывод о необходимости получения более существенного объема статистических данных и его обработки.
Алгоритм управления перегрузками Системы-112
Перегрузки в Системе-112 чаще всего наблюдаются после возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС). Модели, объясняющие формирование очередей при перегрузках Системы-112, предложены, например, в работах [6, 7].
На рис.3 приведена подобная модель для ЧС, последствия которой ощущаются в границах территории площадью SЧС. Она, как правило, меньше площади S0, которая входит в сферу ответственности Системы-112. Интенсивность потока заявок (их количество в единицу времени), поступающих от абонентов, которые находятся в границах территории с площадью SЧС, обозначена как λ1. Величина λ2 определяет интенсивность потока заявок с территории, площадь которой равна разнице S0 – SЧС.
Один из вариантов повышения эффективности обслуживания заявок заключается в использовании алгоритмов их сортировки. Эти алгоритмы основаны на изменении дисциплины выбора заявок из очереди. Предпочтение отдается заявкам с интенсивностью λ1. Предложения по алгоритмам сортировки изложены, например, в работах [6, 7]. Важным инструментом улучшения качества обслуживания заявок будет совершенствование функций IVR (Interactive Voice Response) – голосовых подсказок [2]. Эти подсказки позволяют абонентам быстро переключаться на конкретные службы, не дожидаясь ответа оператора Системы-112. В перспективе для выбора алгоритма сортировки заявок предполагается использовать возможности искусственного интеллекта [8].
Дополнительная возможность устранения перегрузок в Системе-112 связана с двумя операциями [6, 7]. Первая операция предусматривает ограничение времени диалога между абонентом и оператором Системы-112. Для реализации такой возможности каждому абоненту, обратившемуся в Систему-112, посылается речевая подсказка, которая уведомляет его о необходимости кратко изложить свою просьбу за время не более, например, 45 с. Следует отметить, что регламентирующим документом [9] среднее время разговора оператора Системы-112 с заявителем определяется величиной 75 с.
Следовательно, вводится – на некоторый период – снижение нормативного времени диалога, установленного в [9]. Такое предложение обосновано еще и тем, что, согласно накопленной статистике, средняя длительность разговора оператора Системы-112 с заявителем составляет 50 с.
Вторая операция основана на введении пауз длительностью τ между обращениями с одного и того же терминала. Причем при существенных перегрузках длительность паузы может быть увеличена как минимум один раз на величину Δτ.
Пример алгоритма, реализующего обе операции, показан на рис.3. Реализация алгоритма не связана с разработкой сложного программного обеспечения. В перспективе подобные алгоритмы также будут дополняться теми возможностями, которые реализуются средствами искусственного интеллекта.
Данный алгоритм будет совершенствоваться по ряду соображений, среди которых уместно выделить характер ЧС, особенности построения Системы-112 в конкретном субъекте Федерации и технологические изменения в эксплуатируемом фрагменте ССОП. Анализ этих причин – одно из направлений дальнейших работ, перечень которых приведен в следующем разделе статьи.
Направления дальнейших работ
В процессе работы над статьей были сформулированы новые задачи, которые должны быть решены для улучшения качества обслуживания трафика в Системе-112. Эти задачи следует рассматривать как направления для дальнейших работ. Их можно свести к четырем положениям.
Во-первых, следует собрать более существенный объем статистических данных по разным субъектам Российской Федерации. Это позволит не только уточнить числовые характеристики случайных величин с распределениями A(t) и B(t), но и выявить ряд новых закономерностей, существенных с практической точки зрения. Представляется важным аспектом такого направления работы сравнительный анализ полученных результатов для Систем-112, находящихся в разных регионах.
Во-вторых, необходимо использовать методы междисциплинарного подхода [10] с целью выявления причин резких изменений параметров трафика, обрабатываемого операторами Системы-112. В имеющихся статистических данных были отмечены периоды, когда обращения в Систему-112 группируются в своего рода пачки. Не исключено, что такие факты обусловлены вероятностной природой обращения. С другой стороны, уместно проанализировать возможные причины, которые могли породить такое группирование обращений. Подобные процессы занимают промежуточное место между предсказуемым характером поступления обращений и ожидаемым лавинообразным ростом в условиях крупномасштабных ЧС.
В третьих, уместно составить техническое задание на разработку цифрового двойника [11] Системы-112. Совокупность таких цифровых двойников позволит обобщить опыт работы технических средств Системы-112 и ее операторов. Кроме того, цифровые двойники, объединенные в своего рода специализированную распределенную информационную систему, могут использоваться для разработки эффективных решений в режиме реального времени. Подобная возможность будет полезна при возникновении тех ЧС, устранение последствий которых связано с неожиданными проблемами для ЭОС.
В-четвертых, практическое использование предложенного выше алгоритма устранения перегрузки Системы-112 возможно только после внесения изменений и дополнений в регламентирующие документы, связанные с обработкой обращений в Систему-112. В частности, речь идет о документе [9]. По всей видимости, периодическое совершенствование нормативной базы, прямо или косвенно относящейся к обеспечению эффективной работы Системы-112, актуально и в силу причин, которые связаны с качественной модернизацией ССОП.
Заключение
Анализ статистических характеристик трафика, который обслуживается операторами Системы-112, позволит повысить качество жизненно важных услуг, предоставляемых гражданам Российской Федерации. Эти услуги напрямую связаны с обеспечением жизни и здоровья людей, их безопасностью и сохранностью имущества. Данные соображения объясняют актуальность проведения соответствующих прикладных исследований.
В статье приведены численные оценки исследуемых случайных величин. Они получены за счет обработки не столь существенного объема информации. Тем не менее, ряд предварительных оценок формирует полезную базу для проведения дальнейших работ. Направления этих работ были изложены в предыдущем разделе.
Результаты проведения дальнейших исследований будут полезны и для совершенствования алгоритма, предназначенного для устранения перегрузки Системы-112. По всей видимости, крупномасштабные ЧС будут и далее возникать в силу самых разных причин. Это означает, что эффективный алгоритм устранения перегрузки Системы-112 будет способствовать оперативному и корректному решению возникающих проблем.
ЛИТЕРАТУРА
Your Guide to the 911, 999, 112 Global Emergency Services Knowing How to Use the Global Emergency Services System Can Make the Difference Between Life and Death! [Электронный ресурс]. URL: https://openlibrary.org/works/OL29654322W/Your_Guide_to_the_911_999_112_Global_Emergency_Services?edition=key%3A/books/OL40797614M (дата обращения 06.08.2025).
Пинчук А.В., Соколов Н.А., Фрейнкман В.А. Три устойчивых вектора эволюции Системы-112 // Вестник связи. 2015. № 8. С. 29–32.
Башарин Г.П. Лекции по математической теории телетрафика. М.: РУДН, 2009. 342 c.
Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб: Наука, 2001. 296 c.
Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Ленанд, 2015. 448 c.
Леваков А.К. Сеть связи следующего поколения в чрезвычайных ситуациях. Анализ моделей телетрафика. М.: ИРИАС, 2019. 124 c.
Ходунов А.А., Соколов Н.А. Метод управления трафиком в Системе-112 при его лавинообразном росте // Сборник трудов АПИНО 2024 "Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. XIII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция". СПб, 2024. С. 634–638.
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Том 1. М.: Вильямс, 2021. 704 c.
Постановление Правительства Российской Федерации от 12 ноября 2021 года № 1931 "Об утверждении обязательных требований к организации и функционированию системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру "112", в том числе порядка и сроков осуществления приема, обработки и передачи вызовов по единому номеру "112" диспетчерским службам". М., 2021. 18 c.
Repko A., Szostak R. Interdisciplinary Research: Process and Theory. Third Edition. SAGE, 2017. 464 p.
Crespi N., Drobot A.T., Minerva R. The Digital Twin. Springer, 2023. 1250 p.
Отзывы читателей
