НИПИГАЗ
Оптимизация системы технического документооборота OpenText Documentum
Ноябрь 2020 - Апрель 2022
О проекте
Оптимизации работы систем проектного (технического) документооборота Catipal Projects на платформе OpenText Documentum, OpenText xCP.
История запуска проекта
В процессе работ по технической поддержке систем выявляются проблемы в технической архитекутуре решений, пагубно влияющих на производительность систем, неудобства реализованного функционала (как для пользователей, так и для администраторов).

Для решения таких вопросов запущен проект оптимизации СЭД / СТДО компании НИПИГАЗ.
Цели проекта
  • 1
    Оптимизация работы систем (уменьшение времени отклика на пользовательские действия).
  • 2
    Доработка функциональности систем.
Техническое решение
  • OpenText Documentum (Content-Server 7.2, DFC 7.2, CTS 7.2, xPlore, Composer 7.2_21)
  • OpenText Capital Project 1.10
  • OpenText xCP 2.2
  • Tomcat 7.0.56, Tomcat 8.0.32
  • Java 7
  • Oracle DB 12c SE
  • OpenText Brava 7.2
  • OpenText Blazon 7.2
  • SVN
Результаты проекта
  • Разработано 2 новых модуля для CP «Объединение карточек документов», «Массовая рассылка на группы пользователей» и модуль для DMS «Блокировка уволенных сотрудников».
  • Разработан набор инструментов, позволяющих получать необходимую статистическую информацию для анализа.
  • Доработан существующий функционал, выпущено 4 новых релиза.
  • Осуществлен тираж разработанного функционала с подсистемы АГПЗ на подсистему СТДО ИЦ.

Количественные характеристики
  • 75%
    Средняя скорость операций выросла более чем на 75%
  • 60%
    Открытие узлов классификаторов ускорилось в среднем на 60%
  • 4/13
    Сделано 14 ключевых изменений системы, в 4х релиза за 13 месяцев проекта
Выводы
Срок выполнения ряда бизнес-операций сократился в несколько раз. Для этого, в рамках проекта было проведены работы:
  • Выполнено обследование и анализ предметной области заказчика.
  • Планируемый к реализации функционал реализован, протестирован и передан заказчику.
  • Разработан полный комплект проектной документации.
В рамках работы над проектом, командой была успешно решена одна из самых сложных и неочевидных на первый взгляд задач – оптимизация Универсальных классификаторов. Сложности добавлял факт отсутствия на нашей стороне удаленного доступа к стендам заказчика, а также отсутствие удобных и интуитивно понятных инструментов для сбора статистической информации. За достаточно сжатые сроки была проведена оптимизация запросов обращения к БД, добавлено кеширование ряда аргументов, реализована новая возможность - указывать в качестве источника уникальных значений атрибутов при построении дерева зарегистрированные таблицы и материализованные представления, что позволило достичь ощутимой экономии времени в работе пользователей.
Гайдукова Ирина, ведущий консультант.