01.04.2007

Опубликовано в журнале «ВКСС. Connect!» № 4 (43) 2007

А.В. Шмид, учредитель и председатель правления ЗАО «ЕС-Лизинг» 
В.К. Конторович, советник председателя Банка России 
И.В. Галахов, главный технолог ЗАО «ЕС-Лизинг»

В настоящее время в платежной системе Банка России существуют автоматизированные системы, базирующиеся на принципах непрерывной, дискретной (порейсовой) и комбинированной обработки платежей. Под непрерывной понимается такая обработка, при которой платежные документы непрерывно поступают в систему и при выполнении условий немедленного списания сразу исполняются. Дискретная, или порейсовая, обработка предполагает периоды на копления платежных документов и периоды их обработки путем осуществления сеансов взаимозачетов. Комбинированная обработка представляет собой непрерывную обработку в сочетании с сеансами взаимозачета платежей, находящихся в очередях к моменту начала сеанса.

Дискретная обработка обеспечивает уменьшение потребности банков в ликвидности для осуществления клиентских платежей, однако увеличивает время ожидания исполнения платежных документов.

В 1990-х годах заинтересованность банков в непрерывной обработке платежей практически отсутствовала. В условиях галопирующей инфляции и существования высокодоходных инструментов, таких как ГКО, кредитные организации старались работать «с колес», не имея ни копейки свободных средств, съедаемых инфляцией. Значительно выгоднее было вкладывать средства в ценные бумаги, чем резервировать их для клиентских платежей. Соответственно, системы дискретной обработки в тот период были максимально востребованы. Такие системы позволяли решить проблему взаимных неплатежей из-за недостатка средств путем взаимозачетов. Это давало банкам дополнительную выгоду от инвестирования свободных средств. Время ожидания клиентами проведения платежа от двух до четырех часов в рассматриваемый период не представлялось критическим.

Кроме того, развитие и распространение систем дискретной обработки в тот период (1990-е) было обусловлено не только экономической потребностью, но и уровнем развития информационных технологий, информационных и телекоммуникационных систем. Как правило, для обработки платежей использовали распределенные (децентрализованные) аппаратно-программные комплексы с невысокими показателями производительности и надежности. Телекоммуникационные системы также имели низкие пропускную способность и надежность. Такой уровень не мог обеспечить функционирование систем в режиме реального времени. Системы реального времени были немногочисленны и крайне дороги.

В то же время этого уровня было достаточно для обеспечения дискретной обработки, не столь требовательной к показателям производительности и надежности. Кроме того, технология создания и использования дискретной (пакетной) обработки была хорошо проработана и основывалась на многолетнем опыте применения таких систем в самых разных областях. Так, Банк России в начале 90-х имел по всей стране сеть вычислительных центров на основе ЕС-ЭВМ, обеспечивающих пакетную обработку банковской информации. Таким образом, дискретная обработка была преобладающей в тот период, так как отвечала экономическим потребностям и соответствовала уровню развития технической инфраструктуры.

По мере восстановления российской экономики, снижения инфляции, роста производства, улучшения финансово-экономического положения на первый план стали выходить требования по качеству обслуживания клиентов. Время проведения платежа стало для многих клиентов существенным фактором при выборе банка. Многие банки стали создавать собственные автоматизированные системы, обеспечивающие непрерывную обработку платежей. Появились многочисленные сервисы для физических и юридических лиц по осуществлению «мгновенных» переводов.

Развивались программное обеспечение и техническая инфраструктура автоматизированных платежных систем Банка России, что позволило со временем создавать высоконадежные производительные вычислительные системы, обеспечивающие обработку в режиме реального времени и реализующие непрерывный режим обработки платежей.

В настоящее время заканчивается процесс «коллективизации» платежной системы Банка России, связанный с централизацией вычислительных мощностей в коллективных центрах обработки информации (КЦОИ) и унификацией региональных учет-но-операционных систем. На сегодняшний день в Банке России используются системы РАБИС-НП и РАБИС-2, которые реализуют комбинированную обработку платежей во всех регионах, за исключением Московского региона.

В Московском регионе обработку платежей кредитных организаций обеспечивает АСБР «Москва». Она реализует дискретную обработку согласно Положению о многорейсовой обработке платежей в Московском регионе от 20.02.1998 г. № 18-П и непрерывную обработку согласно Положению о непрерывной обработке платежей в Московском регионе от 09.08.2001 г. № 147-П. Комбинированная обработка не реализована. Число участников непрерывной обработки ничтожно мало, поэтому можно считать, что Московский регион обрабатывается дискретно.

Для завершения процесса «коллективизации» необходимо перевести обработку платежей Московского региона на КЦОИ. При этом актуален вопрос выбора УОС для обработки платежей. В этой связи возникает необходимость сопоставления достоинств и недостатков существующих в Банке России видов обработки платежей.

При сопоставлении режимов проведения платежей (как и любых других процессов) должны быть введены измеряемые в эксперименте критерии эффективности процессов (метрики), позволяющие вести количественное сравнение процессов с точки зрения принятого критерия сопоставления. В качестве таких критериев сопоставления могут, в частности, выступать максимальное время проведения платежа, среднее время проведения платежа, объем средств, «замораживаемых» в системе на время проведения платежа.

По каждому из критериев оцениваются необходимость наличия свободных средств для проведения платежа, объем требуемых внутридневных кредитов, количество возможных оборотов средств в течение дня, себестоимость проведения платежа и др.

Далее будут обсуждаться вопросы зависимости выбранных критериев от указанных параметров. На основе сопоставительного анализа будут даны рекомендации по выбору того или иного режима обработки платежей по заданному критерию для ожидаемых параметров.

Модель зависимости времени нахождения платежа в обработке от доступной ликвидности

В текущей финансово-экономической ситуации при выборе критерия сопоставления режимов обработки разумно отталкиваться, прежде всего, от потребностей хозяйствующих субъектов, являющихся клиентами банков. При выборе банка организации, как правило, исходят из критерия цена/качество. Если цена исполнения платежей является вполне конкретным показателем, то качество обслуживания — понятие собирательное. Вместе с тем, разумно предположить, что в настоящее время основной вклад в это понятие вно сит время исполнения платежа.

Таким образом, на смысловом уровне очевидно, что при сравнении рейсового и непрерывного, а также комбинированного режимов организации платежей более эффективным должен быть признан тот из них, который быстрее обрабатывает (в идентичных условиях) все платежи операционного дня с меньшими затратами. В рамках обсуждаемого подхода в качестве измеряемого в эксперименте параметра, характеризующего скорость обработки, может быть выбрано t — время нахождения транзакции в обработке на КЦОИ.

Необходимо также ввести ограни чения на ресурсы, которые целесо образно отразить через интегральную стоимостную характеристику С — стоимость обработки одной транзакции на КЦОИ. В дальнейшем могут рассматриваться и более сложные критерии.

В принятых обозначениях задача минимизации времени нахождения транзакции на КЦОИ с ограничениями на стоимость ресурсов для исполнения одной транзакции выглядит следующим образом:
Min t (А1,…Аn), С<С0, 0<К<1, (1)

где:
t — время нахождения транзакции на КЦОИ;
А1,…Аn — системотехнические ресурсы (число процессоров, объемы оперативной памяти и др.);
С — стоимость обработки одной транзакции на КЦОИ;
К — коэффициент покрытия необходимой для осуществления платежей ликвидности. При К = 1 все платежи удовлетворяют условию немедленного списания, при К = 0 ни один платеж не удовлетворяет этому условию.

Минимизация t проводится по системе параметров обработки, характеризующих использованные системотехнические ресурсы (число процессоров, объемы оперативной памяти и др.), а также уровень ликвидности в системе, влияющие, в свою очередь, на стоимость транзакции С — ограничение в (1).

Качественное сравнение рейсового и непрерывного режимов обработки проиллюстрируем на модели зависимости среднестатистического времени На этом рисунке по оси абсцисс отложены значения коэффициента покрытия, характеризующего достаточность дневной ликвидности для проведения платежей в системе, по оси ординат — время нахождения платежа в обработке (время исполнения платежа) в зависимости от коэффициента покрытия.


Рис. 1

Предполагается, что функция t(K) является монотонно убывающей1, а вся совокупность платежей в условиях отсутствия ликвидности может быть проведена с помощью завершающего сеанса взаимозачета.

1 О монотонном убывании t(K) свидетельствуют результаты численных экспериментов на реальных данных из финской и датской систем RTGS, представленные в работе M.L. Bech, К. Soramaki. Gridlock Resolution in Interbank Payment Systems/ Bank of Finland discussion papers, 9, 2001.

Рассмотрим предложенную модель зависимости времени нахождения транзакции на КЦОИ от коэффици ента покрытия К.

1. При сопоставлении tрейс и tнепр для случая, когда ликвидность не влияет на задержку в проведении платежей (К = 1), видно:

В качестве оценки tнепр (К= I) принято среднее время обработки платежа с помощью РАБИС-НП на КЦОИ1 (~ 2,5 мин). Это значительно меньше максимального времени нахождения платежа в системе при порейсовой обработке в АСБР «Москва» (tрейс = tприема + tвзаимозачета ~ 1...'3 ч).

2. С другой стороны, при минимальной ликвидности (К -> 0)
tрейс < tнепр,
поскольку tнenp (K = 0) = ∞, так как при непрерывной обработке для К = 0 ни один платеж не может быть проведен.

3. Следовательно, при изменении К от нуля до единицы должна существовать точка (К0, t0), в которой:
t0 = tрейс = tнепр (точка 5).

Таким образом, по времени проведения платежей предпочтительными режимами являются рейсовая обработка при К < К0 и непрерывная обработка при К > К0.

Выводы по разделу

Из анализа рассмотренной модели следует, что в зависимости от доступной ликвидности преимущество по времени обработки платежей может быть как у непрерывной, так и рейсовой обработки. При этом по-рейсовая обработка выигрывает при недостатке ликвидности, а непрерывная обработка предпочтительна при достаточно высокой ликвидности. Таким образом, при выборе между дискретной и непрерывной обработкой необходимо оценить, в какой области ликвидности находится или может находиться система.

Как показывает практика, в последние годы в целом уровень ликвидности в банковской системе все время увеличивался. Требования к скорости проведения расчетов все время повышались. Однако по разным причинам время от времени возникали проблемы с ликвидностью. Поэтому эффективная система расчетов в рамках сформулированных в (1) ограничений должна гарантировать максимально возможную скорость проведения платежей в условиях и высокой ликвидности, и ее недостатка. Этим требованиям отвечают комбинированные системы обработки, позволяющие в случае необходимости (при недостатке ликвидности) приостанавливать непрерывную обработку на валовой основе и осуществлять сеансы взаимозачетов платежей из образовавшихся очередей.

Обсуждение критериев эффективности способов построения УОС

В зависимости от финансово-экономической ситуации и целей, преследуемых участниками платежной системы, к УОС могут быть предъявлены различные требования. Для хозяйствующих субъектов важно максимальное время обработки платежа при адекватной стоимости этой обработки. С точки зрения обслуживания клиентов платежной системой Банка России важной характеристикой УОС является среднее время исполнения платежей при минимизации себестоимости их обработки. Для экономики страны в целом критичным может оказаться критерий объема денежных средств, «замораживаемых» в УОС на время обработки.

Обсудим каждый из критериев и дадим аргументацию по выбору способа реализации УОС в зависимости от принятого критерия.

Критерий tmax — максимального времени нахождения платежа в системе

Критерий tmax (максимальное время нахождения платежа в системе) позволяет оценить потребительские свойства УОС с точки зрения быстроты реакции системы. Гарантированное максимальное время прохождения платежа может являться главным фактором при принятии решения отправителем о выборе платежной системы при осуществлении той или иной финансовой сделки.

Необходимо учесть, что для гарантирования tmax требуется обеспечить высокую производительность комплекса технических средств независимо от приоритета и суммы платежа. «Равноправие» всех платежей ведет к необходимости соблюдения tmax для каждого платежа. Это приводит к завышению требований по производительности, а, следовательно, по стоимости оборудования. При этом существенно возрастает себестоимость осуществления платежа.

На рис. 2 представлены кривые зависимости себестоимости обработки одной транзакции от заданного tmax для потоков 100 000 и 1 000 000 платежей в день. Видно, что чем больше поток, тем дороже обходится исполнение платежа. Чем строже требования к tmax, тем выше стоимость обработки одного платежа.

Так, при выборе необходимого tmax (t max = t max0) себестоимость обработки одной транзакции для большего потока (С2), будет выше, чем для меньшего потока (С1).
С2 > С1 для любого t max0


Рис. 2

При наличии необходимой ликвидности и достаточности системотехнических ресурсов для обработки всех поступающих транзакций без образования очередей наименьшее tmax может быть получено только при непрерывной обработке.

Отсутствие очередей при обработке всех платежей является условием для минимизации tmax. Это повышает требования к оборудованию и, соответственно, удорожает стоимость транзакции для всех участников платежей, независимо от их потребности в срочном исполнении платежей.

Поэтому критерий tmax наиболее полно подходит для оценки эффективности систем срочных платежей с относительно небольшими дневными потоками, таких как БЭСП. Для оценки эффективности систем массовых платежей более подходящим критерием может быть tср - среднее время нахождения платежа в системе.

Критерий tср — среднего времени нахождения платежа в системе

В условиях «равноправности» всех платежей для обеспечения гарантированного времени tmaxтребуются дополнительные вычислительные ресурсы. Вместе с тем не все участники расчетов предъявляют одинаковые требования к срочности платежей. Это позволяет для массовых платежей использовать критерий tср - среднее время нахождения платежа в системе. tср не гарантирует отправителю осуществление конкретного платежа за данный отрезок времени, однако дает ему ориентир для принятия решений при выборе системы.


Рис. 3

Хотя цена (тариф) на обработку платежа одинакова, себестоимость транзакции в различных УОС разная. Поэтому при заданном одинаковом tср для порейсовой и непрерывной обработки предпочтение следует отдать той, себестоимость исполнения платежа в которой ниже.

Основной вклад в себестоимость транзакции, как правило, вносит стоимость оборудования. Она, в свою очередь, практически линейно зависит от его производительности, которая во многом определяется количеством процессоров. Лицензирование системного программного обеспечения также зависит от количества процессоров и влияет на совокупную стоимость.

При непрерывном режиме платежная нагрузка может обрабатываться в течение всего операционного дня. При рейсовой обработке есть периоды накопления и периоды обработки. Соответствующим образом распределяется и загрузка процессорных ресурсов. То есть, порейсовая обработка предъявляет повышенные требования к оборудованию, так как основана на ограниченном времени обработки накапливаемых платежей. Фактически она создает стрессовый режим работы оборудования.

На рис. 3 качественно представлена загрузка процессоров при непрерывной и порейсовой обработке. Видно, что при одной и той же платежной нагрузке потребность в процессорных ресурсах выше при порейсовой обработке. Это связано с тем, что регламентное время, отводимое на исполнение общего количества платежей при порейсовой обработке, меньше, чем при непрерывной. Непрерывная обработка позволяет достаточно равномерно загрузить процессоры в течение всего операционного дня. Порейсовая обработка предполагает существование запланированных пиковых нагрузок в течение сеансов взаимозачета.

Для обеспечения tср регламентной обработки в порейсовом режиме необходимо выделение процессорных ресурсов исходя из пиковых нагрузок. То есть, оценочно рейсовая обработка требует примерно вдвое больше процессоров, чем непрерывная. Соответственно, стоимость оборудования для порейсовой обработки будет примерно вдвое выше, чем для непрерывной. Исходя из требования окупаемости оборудования в равные сроки себестоимость проведения платежа при порейсовой обработке должна быть как минимум вдвое выше, чем при непрерывной.
tср позволяет достаточно хорошо оценить эффективность системы массовых платежей при заданной себестоимости транзакции и отсутствии категоризации платежей по срочности. При минимизации себестоимости транзакции среднее время для непрерывной обработки будет меньше, чем для порейсовой за счет более эффективного использования вычислительных ресурсов в течение операционного дня.

Критерий Dср — среднего объема денежных средств, выведенных из оборота на время нахождения в системе

Как было показано, критерии tmax и tср не могут рассматриваться в отрыве от себестоимости транзакции. Однако помимо себестоимости проведения платежа существуют и другие потери, связанные с упущенной выгодой. Чтобы оценить эффективность УОС с точки зрения минимизации упущенной выгоды, целесообразно ввести критерий Dср - среднесуточного объема денежных средств, выводимого из оборота из-за «простоя» в системе.
Dср = ∑ di ti / 1440,
где:
Dср - среднесуточный объем денежных средств;
di - объем денежных средств i-й транзакции;
ti - время нахождения i-й транзакции в системе в минутах;
1440 - количество минут в сутках;
ti / 1440 - доля суток, которые i-тая транзакция находилась в системе.

При формирования критерия Dср предполагается, что деньги должны находиться в обороте 24 ч в сутки. Распределение часовых поясов в России и за ее пределами принципиально дает такую возможность. Dср характеризует объем денег, которые не работают в течение суток из-за простоя в системе. Фактически Dср - это деньги, исключенные из оборота страны.

В Московском регионе согласно регламенту проходит пять рейсов. Соответственно клиенты имеют весьма ограниченные возможности для обеспечения многократной внутридневной оборачиваемости своих средств. При непрерывной обработке улучшаются условия для многократного оборачивания средств, так как информация о поступивших платежах появляется сразу, а не спустя 2...4 ч после их поступления в УОС. Увеличение оборачиваемости средств соответствует снижению количества денег, выведенных из оборота, т.е. показателя Dср.

Увеличение оборачиваемости средств принципиально позволяет интенсифицировать экономические процессы, потенциально стимулирует рост экономики. Кроме того, непрерывная обработка снижает риски от изменения рыночной ситуации в период, пока платеж находится в обработке. При порейсовой обработке вероятность изменения рыночной ситуации достаточно велика из-за длительного периода ожидания и исполнения платежа (1...3 ч). Непрерывная обработка позволяет клиентам динамично реагировать на изменения рыночной ситуации, что в свою очередь дает им дополнительные конкурентные преимущества.

Увеличение оборачиваемости средств за счет снижения Dср возможно путем уменьшения ti, например путем установления гарантированного tmax. Однако это удорожит себестоимость исполнения платежа в условиях их равноправности. Вместе с тем не все платежи одинаковы по суммам и, соответственно, вносят разный вклад в Dср.

На рис. 4 представлена зависимость суммарной стоимости платежей от их количества. Все платежи предварительно отсортированы в порядке убывания сумм.


Рис. 4

Видно, что 5% крупных платежей составляют 90% общего объема перечисляемых средств. Это распределение позволяет иначе взглянуть на пути минимизации Dср. Достаточно существенно сократить время выполнения транзакции именно для крупных платежей, чтобы вернуть основную часть денежных средств в экономику как можно раньше.

Тогда Dср можно представить следующим образом:
Dср = ∑ ( D1i t1i + d2i t2i ) / 1440,
где: D1i - объем денежных средств крупного платежа;
d2i - объем денеж ных средств «мелкого» платежа;
t1i и t2i - соответствующие значения времени нахождения платежей в системе.

Общий объем переводимых средств назовем D. Тогда
∑ D1i = 0,9 D,
∑ d2i = 0,1 D.

Зафиксируем время выполнения крупных платежей на уровне tmax, а время выполнения «мелких» платежей на уровне tмелк. Тогда
Dср = (0,9 D tmax + 0,1 D tмелк) / 1440 = D (0,9 tmax + 0,1 tмелк) / 1440
Пусть tмелк в 10 раз больше tmax. Тогда
Dср = D (0,9 tmax + 0,1 tмелк) / 1440 = D (0,9 tmax + 0,1*10 tmax) / 1440,
Dср = D tmax + 1,9 / 1440

Таким образом, увеличение времени обработки мелких платежей в 10 раз по сравнению с крупными приведет к увеличению объема «замороженных» в системе денег лишь в 1,9 раза. Это дает механизм выбора tmax для крупных платежей по критерию Dcp с учетом затрат (себестоимости исполнения транзакции) независимо от способа реализации УОС.

Реализуемый сейчас перевод крупных платежей в систему БЭСП позволит существенно сократить Dcp. Дальнейшее снижение Dcp возможно за счет приоритезации платежей по суммам во время их обработки.

Выводы по разделу

Критерий Dср является реальным экономическим критерием оценки эффективности использования банковских средств независимо от способа реализации УОС.

Критерий tcp является неплохим приближением к критерию Dcp, упрощающим экспериментальные расчеты, однако упускающим аспекты, связанные с неравнозначностью платежей по их стоимости.

Критерий tmax является дальнейшим упрощением (в условиях эксперимента) по отношению к tcp (должно учитываться максимальное время транзакции без необходимости учета времени всех транзакций).

Оценка качества УОС по критерию Dср позволяет реализовать разные стратегии минимизации Dcp с учетом затрат (себестоимости исполнения транзакции). Так, с учетом того, что 5% количества платежей в сумме составляют 90% перечисляемых средств, почти минимальный размер Dcp может быть получен путем ускорения обработки только 5% транзакций с наибольшими суммами платежей.


Рис. 5

Результаты измерений на реальных платежных системах с целью выявления параметров модели

Выбор оптимального режима может быть сделан на основе экспериментальных данных, полученных во время нагрузочного тестирования процесса обработки платежной информации Московского региона на КЦОИ1 с применением ТПК РАБИС-НП, проведенного в период с 13.04.2007 г. по 14.04.2007 г. В ходе нагрузочного тестирования осуществлялся прогон платежной нагрузки АСБР «Москва» за 26 декабря 2006 г. Через РАБИС-НП было проведено 1 361 735 платежных документов, в том числе путем взаимозачета - 12 814 документов, т.е. менее 1%. Общая сумма исполненных платежей составила 2 540 045 475 246,77 руб., в том числе путем взаимозачета - 74 672 594 814,53 руб., т.е. менее 3%.

Таким образом, результаты эксперимента по обработке платежной информации Московского региона на РАБИС-НП показывают, что обработка проводилась в условиях высокой ликвидности (по оценке К ? 0,9). Только около 1% транзакций от 26 декабря 2006 г. (пик годовой нагрузки) обработались путем взаимозачета, остальные 99% были обработаны в непрерывном режиме. Незначительное увеличение ликвидности привело бы к полной обработке всех транзакций в непрерывном режиме.

Для сравнения УОС, реализующих непрерывную и порейсовую обработку, использовали методику измерений, не предусматривающую прямое измерение tmax и tср. Измеряли только астрономическое время завершения обработки всех транзакций рейса, которое только косвенно характеризует tmax и никак не характеризует tcp.

Поэтому по данным эксперимента время нахождения транзакции на КЦОИ может быть оценено только косвенно. На рис. 5 приведен сформированный по данным испытаний график зависимости количества обработанных платежей от времени в течение операционного дня для непрерывной и порейсовой обработки. График иллюстрирует, что непрерывная обработка позволяет существенно сократить задержки исполнения платежей по сравнению с порейсовой. Так, для любого количества исполненных платежей tmax и tcp оказывается лучше при непрерывной обработке.

Астрономические время завершения обработки всех транзакций первого, второго и третьего рейсов в РАБИС-НП было меньше, чем в АСБР «Москва» соответственно на 43, 18 и 4 мин. В четвертом и пятом рейсах время обработки в АСБР «Москва» было меньше, чем в РАБИС-НП, на 27 мин.

Таким образом, по критерию tmax первый, второй и третий рейсы заведомо выиграны системой РАБИС-НП, так как для дискретной обработки наиболее долгими являются транзакции, которые пришли первыми и стоят все время приема 1-2 ч, затем 1ч - с на взаимозачет.

Для любой транзакции (в том числе для самой длинной) выполнялось соотношение tmах непр < tmах рейс, так как при непрерывной обработке время выполнения всех транзакций оказалось меньше, чем tприема + tвзаимозачета. То есть, в непрерывном режиме в РАБИС-НП в первом, втором и третьем рейсах все транзакции были обработаны быстрее.

В четвертом и пятом рейсах также все транзакции были быстрее обработаны в РАБИС‑НП. С учетом времени сеанса взаимозачета в четвертом рейсе платежи были проведены на 77 мин раньше регламента, а в пятом рейсе - на 41 мин. Однако из-за длительности формирования порейсовой отчетности суммарное время расчета рейса и формирования регламентной отчетности было превышено относительно регламента в каждом из этих рейсов на 27 мин. При этом следует учесть, что основная часть порейсовой отчетности, формируемой в Московском регионе, не формируется для регионов КЦОИ1 и является следствием Московского регламента (Положение 18-П).

С учетом формирования регламентной отчетности суммарное опережение времени выполнения операционного дня в РАБИС-НП составило 11 мин. Если же брать общее время только расчета рейсов, то РАБИС-НП опередил регламент на 346 мин.

Таким образом, можно констатировать лучшее tcp у РАБИС-НП по сравнению АСБР «Москва». Если обрабатывать платежную информацию Московского региона по правилам, принятым для обработки регионов в КЦОИ1, то tcp у РАБИС-НП существенно лучше.

Еще одна причина задержки четвертого и пятого рейсов на 27 мин состоит в том, что четвертый рейс требует от РАБИС-НП максимальной пропускной способности (513 762 транзакций были поданы за 1 ч 45 мин). При такой интенсивности входной нагрузки требуется пропускная способность на уровне 293 600 платежей в час. Достижимая к настоящему времени для обработки регионов пропускная способность находится на уровне около 235 000 платежей в час. Соответственно, образовалась техническая очередь из порядка 100 тыс. платежей, которая обрабатывалась около 27 мин. Очевидно, что достижимая пропускная способность была превышена и, соответственно, было превышено типичное для КЦОИ1 время tmax < 2,5 мин. Образование очереди свидетельствует либо о недостаточном распараллеливании процессов обработки платежей, либо о недостаточности процессорных ресурсов.

Для обработки платежной информации Московского региона в результате измерений (рис. 6) было зафиксировано дневное распределение загрузки пяти процессоров общего назначение (подсистема обработки РАБИС-НП в LPAR FTEST3) и четырех Linux-процессоров (подсистема доступа и контроля в LPAR FLINUX1).


Рис. 6

На оси ординат отложена суммар ная вычислительная мощность пяти доступных процессоров (от 1 до 5). Из графика следует, что при обработке платежной нагрузки Московского региона максимально (да и то на короткое время) было использовано до 3,5 процессора из пяти. При таком характере взаимодействия приложения с группировкой из пяти параллельных процессоров очевидно, что повышение количества процессоров не приведет к снижению tmax, и путь снижения tmax связан с увеличением степени параллелизма программного обеспечения РАБИС-НП для более эффективного использования процессорных ресурсов.

Если в качестве критерия выбрать Dcp, то следует идти не по пути снижения tmax для всех платежей, а избирательно. Для этого введена в эксплуатацию система срочных платежей БЭСП, которая может обрабатывать крупные платежи в режиме реального времени. В этом случае образование очередей в РАБИС-НП будет не критично, так как срочные крупные платежи будут идти через БЭСП, а массовые, через РАБИС-НП.

Сравнение tmax, tcp и Dcp по результатам эксперимента

Максимальное время tmax обработки платежей Московского региона в АСБР «Москва» согласно принятому регламенту порейсовой обработки составляет tmах рейс = tприема + tвзаимозачета.

Для первого рейса tmах рейс = 60 + 60 = 120 мин; для второго рейса tmах рейс = 165 + 60 = 225 мин; для третьего рейса tmах рейс = 105 + 60 = 165 мин; для четвертого рейса tmах рейс = 105 + 120 = 225 мин; для пятого рейса tmах рейс = 120 + 60 = 180 мин. Таким образом, максимальное обработки платежей при порейсовой обработке составляет tmах рейс = 225 мин.

Максимальное время tmax обработки платежей Московского региона в РАБИС-НП можно оценить исходя из того, что после окончания подачи нагрузки четвертого рейса образовалась техническая очередь, на обработку которой понадобилось 27 мин. То есть, учитывая последовательный принцип поступления платежей в обработку, транзакция, попавшая в очередь последней, находилась там 27 мин. Поэтому, по данным эксперимента, максимальное время обработки при непрерывном режиме составило tmах непр = 27 мин.

Для расчета среднего времени tcp рейс обработки платежей Московского региона в АСБР «Москва» с учетом приблизительно равномерной нагрузки в течение каждого рейса воспользуемся выражением:
tcp рейс = ∑ [ ni ( tвзаимозачета рейса i + tприема рейса i / 2 ) ] / ∑ ni,
где:
ni - количество платежей i-го рейса;
tвзаимозачета рейса i - время взаимозачета i-го рейса;
tприема рейса i / 2 - среднее время ожидания взаимозачета с учетом равномерного поступления платежей (х берется, так как при равномерном поступлении для каждого платежа, ожидавшего время ti, найдется платеж, ожидавший время tприема рейса I - ti.
tcp рейс= [ 97 682 * (60 + 60/2) + 247 104 * (60 + 165/2) + 262 118 * (60+105/2) + 513 762 * (120 + 105/2) + 241 466 * (60 + 120/2) ] / 1 362 132 = 140,29 мин.

Оценка среднего времени tcp непробработки платежей Московского региона в РАБИС‑НП также основана на экспериментально подтвержденной равномерности входного потока. Известно, что при отсутствии очередей среднее время обработки одной транзакции на КЦОИ1 составляет 1 мин 15 с, т.е. 1,25 мин. Поскольку во время испытаний в четвертом рейсе образовалась техническая очередь, содержащая порядка 100 000 платежей, обработанных за 27 мин, среднее время для этих платежей с учетом равномерности и последовательности их обработки составляет 13,5 мин.

Для расчета tcp непр для всех платежей, как попавших в очередь, так и обработанных сразу, воспользуемся формулой:
tcp непр = (nбез очереди * tср без очереди + nиз очереди + tср из очереди) / (nбез очереди + nизочереди),
где:
nбез очереди - количество платежей, обработанных по мере поступления, без попадания в очередь;
nиз очереди - количество платежей, попавших в очередь и обработанных из очереди;
tср без очереди - среднве врвмя обработки платежей, не попавших в очередь;
tср из очереди - среднее время обработки платежей, не попавших в очередь.

Отсюда
tcp непр= (1 262 132 * 1,25 + 100 000 * 13,5) / 1 362 132 = 2,15 мин.

Рассчитаем Dcp исходя из полученных экспериментальных данных.
Dср = ∑ di ti / 1440,

Для порейсовой обработки в АСБР «Москва» имеем:
Dср рейс = ∑ [ di ( tвзаимозачета рейса i + tпримема рейса i/2 ) ] / 1440,
где:
di - сумма платежей i-го рейса;
tвзаимозачета рейса i - время взаимозачета i-го рейса;
tпримема рейса i/2 - среднее время ожидания взаимозачета с учетом равномерного поступления платежей (1/2 берется, так как при равномерном поступлении для каждого платежа, ожидавшего время ti, найдется платеж, ожидавший время tпримема рейса i - ti). Таким образом,
Dср рейс= [ 238 388 165 720,11 * (60 + 60/2) + 348 356 679 789,78 * (60 + 165/2) + 502 189 048 832,29 * (60 + 105/2) + 982 518 139 645,34 * (120 + 105/2) + 468 593 441 259,25 * (60 + 120/2) ] / 1440.= 245 352 515 151,68 руб.

Для непрерывной обработки в РАБИС-НП имеем:
Dcp непр = (dбез очереди * tср без очереди + dиз очереди + tср из очереди) / 1440,
где:
dбез очереди - сумма платежей обработанных по мере поступления, без попадания в очередь;
dиз очереди - сумма платежей, попавших в очередь и обработанных из очереди;
tср без очереди - среднее время обработки платежей, не попавших в очередь;
tср из очереди - среднее время обработки платежей, не попавших в очередь.
dиз очереди = ∑ [ di ni из очереди / (ni без очереди + ni из очереди) ],
dбез очереди = ∑ (di) - dиз очереди

Очередь из 100 000 платежей зафиксирована лишь по платежам четвертого рейса, поэтому:
dиз очереди= 982 518 139 645,34 руб. * 100 000 / 513 762 = 191 239 939 825,32 руб.,
dбез очереди= 2 540 045 475 246,77 руб. - 191 239 939 825,32 руб. = 2 348 805 535 421,45 руб.

Таким образом,
Dcp непр= ( 2 348 805 535 421,45 руб. * 1,25 + 191 239 939 825,32 руб. * 13,5 ) / 1440 = 3 831 768 129,80 руб.

Выводы по разделу

По итогам измерений от 13 и 14 апреля по программе и методике испытаний, разработанным МЦИ, на контрольном примере МЦИ (максимальная нагрузка 2006 г. от 26 декабря) РАБИС-НП реализовала комбинированный режим работы (99% транзакций в непрерывном режиме, 1% транзакций в режиме взаимозачета) и оказалась лучше по всем критериям сравнения:
по tmах - в 8,33 раза;
по tcp - в 65,27 раза;
по Dср - в 64,03 раза.

По числу потенциально возможных оборотов средств за 8 ч: АСБР «Москва» - 5 рейсов, РАБИС НП - около 5 раз в час (если в качестве оценки времени реакции операциониста принять 10 мин), т.е. можно ожидать восьмикратного ускорения оборотов.

Новую модернизированную версию РАБИС-НП с улучшенной пропускной следует испытывать по методике, предусматривающей прямое измерение tmax и tcp.

Об издании:

Журнал зарегистрирован в Министерстве Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций

Свидетельство о регистрации ПИ № 77-11133 от 15 ноября 2001 г.

Журнал включен в Реферативный журнал и Базы данных ВИНИТИ. Сведения о журнале ежегодно публикуются в международной справочной системе по периодическим и продолжающимся изданиям "Ulrich's Periodicals Directory"

Перепечатка запрещена.
©«ВКСС. Connect!» 2007

Возврат к списку