Принцип меньших полномочий 1 страница

Принцип меньших полномочий следует применять на каждом уровне, начиная с самых нижних. Всегда существуют бреши в системе безопасности, которыми нельзя пренебрегать. Применяя данный принцип, можно уменьшить вероятность появления бреши и ограничить ущерб.

• На компьютер следует устанавливать только необходимый набор программ: при уменьшении численности пакетов программ сокращаются операции по их поддержке и обновлению, а также вероятность брешей в защите и конфликтов ПО.

• Активировать следует только необходимые службы: чем меньше служб, тем меньше открытых портов и, соответственно, направлений атаки.

• Доступ к ОС и БД должны иметь только пользователи, которым он необходим: чем меньше пользователей, тем меньше паролей и формуляров. Это снижает вероятность появления открытых или просроченных формуляров. Чем меньше используется формуляров, тем проще администратору обеспечивать их актуальность.

• Необходимо ограничить доступ к корневому формуляру и формуляру администратора: формуляр администратора должен тщательно охраняться и проверяться, также его нельзя делать разделяемым.

• Необходимо ограничить доступ к полномочиям SYSDBA и SYSOPER: пользователи, которым необходим доступ к этим полномочиям, должны иметь собственные формуляры и подвергаться аудиту.

• Пользователи должны иметь доступ только к тем объектам БД, которые им необходимы для работы: если пользователь имеет доступ к большему числу объектов и служб, чем необходимо, это может спровоцировать злоумышленные действия.

Рис.14. Стандартный аудит БД

После включения и настройки параметров аудита БД (события входа в систему, использование системных и объектных полномочий или SQL-операторов) в базе данных начинается сбор информации для аудита.

Если параметр AUDIT_TRAIL имеет значение OS, записи аудита сохраняются в системе аудита ОС. В среде Windows для этого используется журнал событий. В среде UNIX или Linux записи аудита хранятся в файле, определяемом значением параметра AUDIT_FILE_DEST. Если параметру AUDIT_TRAIL присвоено значение DB, то записи аудита можно просмотреть в представлении DBA_AUDIT_TRAIL, входящем в схему SYS.

Если параметр AUDIT_TRAIL имеет значение XML или XML EXTENDED, то записи аудита сохраняются в XML-файлах в каталоге, на который указывает параметр AUDIT_FILE_DEST. С помощью представления V$XML_AUDIT_TRAIL можно просмотреть все XML-файлы в данном каталоге. Обслуживание журнала аудита является важнейшей задачей администратора. В зависимости от областей, затронутых с помощью параметров аудита, журнал аудита может разрастись до значительных размеров. При неправильном обслуживании журнал аудита может включать так много записей, что это снизит производительность системы. Избыточность аудита напрямую связана с количеством создаваемых записей.

Развёртывание, администрирование и сопровождение СУБД с массовым параллелизмом очень сложный процесс. Обеспечение качественной и бесперебойной работоспособности требует больших усилий со всех сторон, касающихся этого процесса. Чтобы не страдала функциональность и быстродействие, необходимо грамотно выстроить логику и структуру, обеспечивать качественное администрирование, следить за работоспособностью и иметь соответствующий софт.

Поддержка кластеров и систем с массовым параллелизмом MPP означает, что СУБД может быть размещена на нескольких серверах в кластере или на нескольких узлах в системе с массовым параллелизмом. Несколько транзакций (операторов SQL) будут выполняться параллельно за счет автоматического распределения между несколькими узлами. Кроме того, UDB может выполнить параллельную обработку одного запроса (оператора SQL), разбивая его на подзадачи и направляя каждую подзадачу на отдельный узел. Основой эффективных средств параллельной обработки с использованием нескольких узлов является интеллектуальное разделение и параллельная оптимизация. СУБД автоматически разделяет (распределяет) данные между несколькими узлами, причем оптимизатор передает обработку тому узлу, на котором находятся нужные данные, сокращая до минимума пересылку данных между узлами.

Помимо расширенной параллельной обработки СУБД, так же, как ряд других современных баз данных, поддерживает другие важные функции высокопроизводительной обработки данных, которые значительно повышают производительность как обработки сложных запросов, так и обработки транзакций. Благодаря этим и прочим функциональным возможностям СУБД особенно хорошо подходит для работы со смешанными задачами (в которых имеют место и транзакционная обработка, и обработка сложных запросов).

Масштабируемость включает в себя гораздо больше, нежели просто ускорение обработки транзакций и сложных запросов за счет параллельной обработки или других средств повышения производительности. Масштабируемыми должны быть и обслуживающие операции, такие как загрузка данных, резервное копирование и восстановление, генерация индексов.

С помощью больших объектов (LOB) пользователи могут хранить в базе данных очень крупные двоичные или текстовые объекты (размером в несколько гигабайт). Большие двоичные объекты можно использовать для хранения мультимедийных данных, таких как документы, видео, изображения и речь. Кроме того, большие объекты можно использовать для хранения некрупных структур, семантика которых задана с помощью пользовательских типов и функций СУБД. Для больших объектов LOB имеется мощный набор встроенных функций для выполнения поиска, выделения подстроки и конкатенации. С помощью СУБД в любое время можно определить дополнительные функции.

Путем расширения деловых правил обеспечивается целостность хранящихся в базе данных. Эти правила дополнительно расширяют прочие объектно-ориентированные функции. С их помощью можно расширить существующие только в виде кода объектные библиотеки (методы которых изменить невозможно) для поддержки дополнительных атрибутов объектов и проверки ограничений.

Создание СУБД сложная работа со всех сторон, однако при должном исполнении, СУБД с массовым параллелизмом открывает большие возможности в использовании данных огромному количеству пользователей, не теряя при этом в быстродействии и скорости обработки запросов. Такие системы вышли на первый план в массовом бизнесе, повсеместно используются в банках и больших корпорациях. Количество информации с каждой минутой растёт, но цена использования данных с такими СУБД намного упрощает работу с ними.

8 Применение систем автоматизированного проектирования (САПР) как частей систем обработки данных

САПР предназначены для проектирования определенного вида изделий или процессов. Они используются для подготовки и обработки проектных данных, выбора рациональных вариантов технических решений, выполнения расчетных работ и подготовки проектной документации (в частности, чертежей). В процессе функционирования системы могут использоваться накапливаемые в ней библиотеки стандартов, нормативов, типовых элементов и модулей, а также оптимизационные процедуры.

Результатом работы САПР является соответствующий стандартам и нормативам комплект проектной документации, в котором зафиксированы проектные решения по созданию нового или модернизации существующего технического объекта. Наиболее широко такие системы используются в электронике, машиностроении, строительстве.

АСНИ - автоматизированная система научных исследований

В настоящее время эти системы как правило, используются для развития научных исследований в наиболее сложных областях физики, химии, механики и других. В первую очередь - это системы для измерения, регистрации, накопления и обработки опытных данных, получаемых при проведении экспериментальных исследований, а также для управления ходом эксперимента, регистрирующей аппаратурой и так далее. Во многих случаях для таких систем важной является функция планирования эксперимента; целью такого планирования является уменьшение затрат ресурсов и времени на получение необходимого результата.

Кроме того, желательным свойством АСНИ является возможность создания и хранения банков данных первичных результатов экспериментальных исследований (особенно, если это дорогостоящие и трудно повторяемые исследования). Впоследствии могут появиться более совершенные методы их обработки, которые позволят получить новую информацию из старого экспериментального материала.

Как разновидность задачи автоматизации эксперимента можно рассматривать задачу автоматизации испытаний какого-либо технического объекта. Отличие состоит в том, что управляющие воздействия, влияющие на условия эксперимента, направлены на создание наихудших условий функционирования управляемого объекта, не исключая в случае необходимости и аварийных ситуаций.

Второе направление - это компьютерная реализация сложных математических моделей и проведение на этой основе вычислительных экспериментов, дополняющих, или даже заменяющих эксперименты с реальными объектами или процессами в тех случаях, когда проведение натурных исследований дорого или вообще невозможно. Технологическая схема вычислительного эксперимента состоит из нескольких циклически повторяемых этапов: построение математической модели, разработка алгоритма решения, программная реализация алгоритма, проведение расчетов и анализ результатов. Вычислительный эксперимент представляет собой новую методологию научных исследований, соединяющую характерные черты традиционных теоретических и экспериментальных методов.

Cистемы используются в электронике, машиностроении, строительстве.

АСУ - автоматизированная система управления.

Как уже выше было отмечено, АСУ предназначена для автоматизированной обработки информации и частичной подготовки управленческих решений с целью увеличения эффективности деятельности специалистов и руководителей за счет повышения уровня оперативности и обоснованности принимаемых решений.

Различают два основных типа таких систем: системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) и системы организационного управления (АСОУ). Их главные отличия заключаются в характере объекта управления (в первом случае – это технические объекты: машины, аппараты, устройства, во втором – объекты экономической или социальной природы, то есть, в конечном счете коллективы людей) и, как следствие, в формах передачи информации (сигналы различной физической природы и документы соответственно).

Следует отметить, что наряду с автоматизированными существуют и системы автоматического управления (САУ). Такие системы после наладки могут некоторое время функционировать без участия человека. САУ применяются только для управления техническими объектами или отдельными технологическими процессами. Системы же организационного управления, как следует из их описания, не могут в принципе быть полностью автоматическими. Люди в таких системах осуществляют постановку и корректировку целей и критериев управления, структурную адаптацию системы в случае необходимости, выбор окончательного решения и придание ему юридической силы.

Как правило, АСОУ создаются для решения комплекса взаимосвязанных основных задач управления производственно-хозяйственной деятельностью организаций (предприятий) или их основных структурных подразделений. Для крупных систем АСОУ могут иметь иерархический характер, включать в свой состав в качестве отдельных подсистем АСУ ТП , АС ОДУ (автоматизированная система оперативно-диспетчерского управления), автоматизированные системы управления запасами, оперативно-календарного и объемно-календарного планирования и АСУП (автоматизированная система управления производством на уровне крупного цеха или отдельного завода в составе комбината).

Самостоятельное значение имеют автоматизированные системы диспетчерского управления (АСДУ), предназначенные для управления сложными человеко-машинными системами в реальном масштабе времени. К ним относятся системы диспетчерского управления в энергосистемах, на железнодорожном и воздушном транспорте, в химическом производстве и другие. В системах диспетчерского управления (и некоторых других типах АСУ) используются подсистемы автоматизированного контроля оборудования. Задачами этой подсистемы является измерение и фиксация значений параметров, характеризующих состояние контролируемого оборудования, а сравнение этих значений с заданными границами и информирование об отклонениях.

Отдельный класс АСУ составляют системы управления подвижными объектами, такими как поезда, суда, самолеты, космические аппараты и АС управления системами вооружения.

9 Выбор аппаратно-программной платформы система обработки данных

Выбор аппаратной платформы и конфигурации системы представляет собой чрезвычайно сложную задачу. Это связано, в частности, с характером прикладных систем, который в значительной степени может определять рабочую нагрузку вычислительного комплекса в целом. Однако часто оказывается просто трудно с достаточной точностью предсказать саму нагрузку, особенно в случае, если система должна обслуживать несколько групп разнородных по своим потребностям пользователей. Например, иногда даже бессмысленно говорить, что для каждых N пользователей необходимо в конфигурации сервера иметь один процессор, поскольку для некоторых прикладных систем, в частности, для систем из области механических и электронных САПР, может потребоваться 2-4 процессора для обеспечения запросов одного пользователя. С другой стороны, даже одного процессора может вполне хватить для поддержки 15-40 пользователей, работающих с прикладным пакетом Oracle*Financial. Другие прикладные системы могут оказаться еще менее требовательными. Но следует помнить, что даже если рабочую нагрузку удается описать с достаточной точностью, обычно скорее можно только выяснить, какая конфигурация не справится с данной нагрузкой, чем с уверенностью сказать, что данная конфигурация системы будет обрабатывать заданную нагрузку, если только отсутствует определенный опыт работы с приложением.

Обычно рабочая нагрузка существенно определяется "типом использования" системы. Например, можно выделить серверы NFS, серверы управления базами данных и системы, работающие в режиме разделения времени. Эти категории систем перечислены в порядке увеличения их сложности. Как правило серверы СУБД значительно более сложны, чем серверы NFS, а серверы разделения времени, особенно обслуживающие различные категории пользователей, являются наиболее сложными для оценки. К счастью, существует ряд упрощающих факторов. Во-первых, как правило нагрузка на систему в среднем сглаживается особенно при наличии большого коллектива пользователей (хотя почти всегда имеют место предсказуемые пики). Например, известно, что нагрузка на систему достигает пиковых значений через 1-1.5 часа после начала рабочего дня или окончания обеденного перерыва и резко падает во время обеденного перерыва. С большой вероятностью нагрузка будет нарастать к концу месяца, квартала или года.

Во-вторых, универсальный характер большинства наиболее сложных для оценки систем - систем разделения времени, предполагает и большое разнообразие, выполняемых на них приложений, которые в свою очередь как правило стараются загрузить различные части системы. Далеко не все приложения интенсивно используют процессорные ресурсы, и не все из них связаны с интенсивным вводом/выводом. Поэтому смесь таких приложений на одной системе может обеспечить достаточно равномерную загрузку всех ресурсов. Естественно неправильно подобранная смесь может дать совсем противоположенный эффект.

Все, кто сталкивается с задачей выбора конфигурации системы, должны начинать с определения ответов на два главных вопроса: какой сервис должен обеспечиваться системой и какой уровень сервиса может обеспечить данная конфигурация. Имея набор целевых показателей производительности конечного пользователя и стоимостных ограничений, необходимо спрогнозировать возможности определенного набора компонентов, которые включаются в конфигурацию системы. Любой, кто попробовал это сделать, знает, что подобная оценка сложна и связана с неточностью. Почему оценка конфигурации системы так сложна? Некоторое из причин перечислены ниже:

· Подобная оценка прогнозирует будущее: предполагаемую комбинацию устройств, будущее использование программного обеспечения, будущих пользователей.

· Сами конфигурации аппаратных и программных средств сложны, связаны с определением множества разнородных по своей сути компонентов системы, в результате чего сложность быстро увеличивается. Несколько лет назад существовала только одна вычислительная парадигма: мейнфрейм с терминалами. В настоящее время по выбору пользователя могут использоваться несколько вычислительных парадигм с широким разнообразием возможных конфигураций системы для каждой из них. Каждое новое поколение аппаратных и программных средств обеспечивает настолько больше возможностей, чем их предшественники, что относительно новые представления об их работе постоянно разрушаются.

· Скорость технологических усовершенствований во всех направлениях разработки компьютерной техники (аппаратных средствах, функциональной организации систем, операционных системах, ПО СУБД, ПО "среднего" слоя (middleware) уже очень высокая и постоянно растет. Ко времени, когда какое-либо изделие широко используется и хорошо изучено, оно часто рассматривается уже как устаревшее.

· Доступная потребителю информация о самих системах, операционных системах, программном обеспечении инфраструктуры (СУБД и мониторы обработки транзакций) как правило носит очень общий характер. Структура аппаратных средств, на базе которых работают программные системы, стала настолько сложной, что эксперты в одной области редко являются таковыми в другой.

· Информация о реальном использовании систем редко является точной. Более того, пользователи всегда находят новые способы использования вычислительных систем как только становятся доступными новые возможности.

При стольких неопределенностях просто удивительно, что многие конфигурации систем работают достаточно хорошо. Оценка конфигурации все еще остается некоторым видом искусства, но к ней можно подойти с научных позиций. Намного проще решить, что определенная конфигурация не сможет обрабатывать определенные виды нагрузки, чем определить с уверенностью, что нагрузка может обрабатываться внутри определенных ограничений производительности. Более того, реальное использование систем показывает, что имеет место тенденция заполнения всех доступных ресурсов. Как следствие, системы, даже имеющие некоторые избыточные ресурсы, со временем не будут воспринимать дополнительную нагрузку.

Для выполнения анализа конфигурации, система (под которой понимается весь комплекс компьютеров, периферийных устройств, сетей и программного обеспечения) должна рассматриваться как ряд соединенных друг с другом компонентов. Например, сети состоят из клиентов, серверов и сетевой инфраструктуры. Сетевая инфраструктура включает среду (часто нескольких типов) вместе с мостами, маршрутизаторами и системой сетевого управления, поддерживающей ее работу. В состав клиентских систем и серверов входят центральные процессоры, иерархия памяти, шин, периферийных устройств и ПО. Ограничения производительности некоторой конфигурации по любому направлению (например, в части организации дискового ввода/вывода) обычно могут быть предсказаны исходя из анализа наиболее слабых компонентов.

Поскольку современные комплексы почти всегда включают несколько работающих совместно систем, точная оценка полной конфигурации требует ее рассмотрения как на макроскопическом уровне (уровне сети), так и на микроскопическом уровне (уровне компонент или подсистем).

Эта же методология может быть использована для настройки системы после ее инсталляции: настройка системы и сети выполняются как правило после предварительной оценки и анализа узких мест. Более точно, настройка конфигурации представляет собой процесс определения наиболее слабых компонентов в системе и устранения этих узких мест.

Следует отметить, что выбор той или иной аппаратной платформы и конфигурации определяется и рядом общих требований, которые предъявляются к характеристикам современных вычислительных систем. К ним относятся:

· отношение стоимость/производительность

· надежность и отказоустойчивость

· масштабируемость

· совместимость и мобильность программного обеспечения.

Отношение стоимость/производительность.Появление любого нового направления в вычислительной технике определяется требованиями компьютерного рынка. Поэтому у разработчиков компьютеров нет одной единственной цели. Большая универсальная вычислительная машина (мейнфрейм) или суперкомпьютер стоят дорого. Для достижения поставленных целей при проектировании высокопроизводительных конструкций приходится игнорировать стоимостные характеристики. Суперкомпьютеры фирмы Cray Research и высокопроизводительные мейнфреймы компании IBM относятся именно к этой категории компьютеров. Другим крайним примером может служить низкостоимостная конструкция, где производительность принесена в жертву для достижения низкой стоимости. К этому направлению относятся персональные компьютеры различных клонов IBM PC. Между этими двумя крайними направлениями находятся конструкции, основанные на отношении стоимость/производительность, в которых разработчики находят баланс между стоимостными параметрами и производительностью. Типичными примерами такого рода компьютеров являются миникомпьютеры и рабочие станции.

Для сравнения различных компьютеров между собой обычно используются стандартные методики измерения производительности. Эти методики позволяют разработчикам и пользователям использовать полученные в результате испытаний количественные показатели для оценки тех или иных технических решений, и в конце концов именно производительность и стоимость дают пользователю рациональную основу для решения вопроса, какой компьютер выбрать.

Надежность и отказоустойчивость.Важнейшей характеристикой вычислительных систем является надежность. Повышение надежности основано на принципе предотвращения неисправностей путем снижения интенсивности отказов и сбоев за счет применения электронных схем и компонентов с высокой и сверхвысокой степенью интеграции, снижения уровня помех, облегченных режимов работы схем, обеспечение тепловых режимов их работы, а также за счет совершенствования методов сборки аппаратуры.

Отказоустойчивость - это такое свойство вычислительной системы, которое обеспечивает ей, как логической машине, возможность продолжения действий, заданных программой, после возникновения неисправностей. Введение отказоустойчивости требует избыточного аппаратного и программного обеспечения. Направления, связанные с предотвращением неисправностей и с отказоустойчивостью, - основные в проблеме надежности. Концепции параллельности и отказоустойчивости вычислительных систем естественным образом связаны между собой, поскольку в обоих случаях требуются дополнительные функциональные компоненты. Поэтому, собственно, на параллельных вычислительных системах достигается как наиболее высокая производительность, так и, во многих случаях, очень высокая надежность. Имеющиеся ресурсы избыточности в параллельных системах могут гибко использоваться как для повышения производительности, так и для повышения надежности. Структура многопроцессорных и многомашинных систем приспособлена к автоматической реконфигурации и обеспечивает возможность продолжения работы системы после возникновения неисправностей.

Следует помнить, что понятие надежности включает не только аппаратные средства, но и программное обеспечение. Главной целью повышения надежности систем является целостность хранимых в них данных.

Масштабируемость представляет собой возможность наращивания числа и мощности процессоров, объемов оперативной и внешней памяти и других ресурсов вычислительной системы. Масштабируемость должна обеспечиваться архитектурой и конструкцией компьютера, а также соответствующими средствами программного обеспечения.

Добавление каждого нового процессора в действительно масштабируемой системе должно давать прогнозируемое увеличение производительности и пропускной способности при приемлемых затратах. Одной из основных задач при построении масштабируемых систем является минимизация стоимости расширения компьютера и упрощение планирования. В идеале добавление процессоров к системе должно приводить к линейному росту ее производительности. Однако это не всегда так. Потери производительности могут возникать, например, при недостаточной пропускной способности шин из-за возрастания трафика между процессорами и основной памятью, а также между памятью и устройствами ввода/вывода. В действительности реальное увеличение производительности трудно оценить заранее, поскольку оно в значительной степени зависит от динамики поведения прикладных задач.

Возможность масштабирования системы определяется не только архитектурой аппаратных средств, но зависит от заложенных свойств программного обеспечения. Масштабируемость программного обеспечения затрагивает все его уровни от простых механизмов передачи сообщений до работы с такими сложными объектами как мониторы транзакций и вся среда прикладной системы. В частности, программное обеспечение должно минимизировать трафик межпроцессорного обмена, который может препятствовать линейному росту производительности системы. Аппаратные средства (процессоры, шины и устройства ввода/вывода) являются только частью масштабируемой архитектуры, на которой программное обеспечение может обеспечить предсказуемый рост производительности. Важно понимать, что простой переход, например, на более мощный процессор может привести к перегрузке других компонентов системы. Это означает, что действительно масштабируемая система должна быть сбалансирована по всем параметрам.

Совместимость и мобильность программного обеспечения.Концепция программной совместимости впервые в широких масштабах была применена разработчиками системы IBM/360. Основная задача при проектировании всего ряда моделей этой системы заключалась в создании такой архитектуры, которая была бы одинаковой с точки зрения пользователя для всех моделей системы независимо от цены и производительности каждой из них. Огромные преимущества такого подхода, позволяющего сохранять существующий задел программного обеспечения при переходе на новые (как правило, более производительные) модели были быстро оценены как производителями компьютеров, так и пользователями и начиная с этого времени практически все фирмы-поставщики компьютерного оборудования взяли на вооружение эти принципы, поставляя серии совместимых компьютеров. Следует заметить однако, что со временем даже самая передовая архитектура неизбежно устаревает и возникает потребность внесения радикальных изменений архитектуру и способы организации вычислительных систем.

В настоящее время одним из наиболее важных факторов, определяющих современные тенденции в развитии информационных технологий, является ориентация компаний-поставщиков компьютерного оборудования на рынок прикладных программных средств. Это объясняется прежде всего тем, что для конечного пользователя в конце концов важно программное обеспечение, позволяющее решить его задачи, а не выбор той или иной аппаратной платформы. Переход от однородных сетей программно совместимых компьютеров к построению неоднородных сетей, включающих компьютеры разных фирм-производителей, в корне изменил и точку зрения на саму сеть: из сравнительно простого средства обмена информацией она превратилась в средство интеграции отдельных ресурсов - мощную распределенную вычислительную систему, каждый элемент которой (сервер или рабочая станция) лучше всего соответствует требованиям конкретной прикладной задачи.

Этот переход выдвинул ряд новых требований. Прежде всего такая вычислительная среда должна позволять гибко менять количество и состав аппаратных средств и программного обеспечения в соответствии с меняющимися требованиями решаемых задач. Во-вторых, она должна обеспечивать возможность запуска одних и тех же программных систем на различных аппаратных платформах, т.е. обеспечивать мобильность программного обеспечения. В третьих, эта среда должна гарантировать возможность применения одних и тех же человеко-машинных интерфейсов на всех компьютерах, входящих в неоднородную сеть. В условиях жесткой конкуренции производителей аппаратных платформ и программного обеспечения сформировалась концепция открытых систем, представляющая собой совокупность стандартов на различные компоненты вычислительной среды, предназначенных для обеспечения мобильности программных средств в рамках неоднородной, распределенной вычислительной системы.

Одним из вариантов моделей открытой среды является модель OSE (Open System Environment), предложенная комитетом IEEE POSIX. На основе этой модели национальный институт стандартов и технологии США выпустил документ "Application Portability Profile (APP). The U.S. Government's Open System Environment Profile OSE/1 Version 2.0", который определяет рекомендуемые для федеральных учреждений США спецификации в области информационных технологий, обеспечивающие мобильность системного и прикладного программного обеспечения. Все ведущие производители компьютеров и программного обеспечения в США в настоящее время придерживаются требований этого документа.

10 Основные аспекты автоматизации деятельности предприятия на примере финансово-управленческих систем

Современные системы автоматизации условно можно разделить на два типа: западные системы управления, реализующие принципы Enterprise Resource Planning (ERP) (основа - планирование производства), и программные комплексы отечественных разработчиков. Последние также часто называют финансово-управленческими (финансово-учетными) системами, потому что главное их назначение – управление и учет материальных и финансовых ценностей.