Бурнаевский Игорь Сергеевич, студент, Национальный исследовательский университет «миэт», igor bs@mail ru 12 программа
| Вид материала | Программа |
- 2-я международная научно-техническая конференция технологии, 68.17kb.
- Национальный Исследовательский Мордовский Государственный Университет им Н. П. Огарёва», 211.68kb.
- Конференция пит-2010 проведена на базе Самарского государственного аэрокосмического, 176.83kb.
- Программа конференции 25-27 октября 2011 года Уфа, 2712.43kb.
- Программа международной научно-методической конференции национальный исследовательский, 365.41kb.
- Внастоящей работе проведен анализ зависимостей затухающих акустических колебаний отливок, 47.5kb.
- Программа конференции включает: Пленарное заседание, 119.03kb.
- Программа «вуз здорового образа жизни» на 2011-2013, 675.7kb.
- Правительство Российской Федерации Национальный исследовательский университет «Высшая, 578.52kb.
- Программа дисциплины «Командообразование» для направления 080500. 68 «Менеджмент», 305.87kb.
АСПЕКТЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКАМИ ДАННЫх для распределённой облачной среды
Касимов Рустам Азатович, аспирант,
Национальный исследовательский университет
«МИЭТ», c90fdaa22168c234@mail.ru
Развитие информационных технологий приводит к необходимости коммуникации разрозненных приложений, разработанных с применением разных, часто несовместимых технологий. Подобная ситуация существует в различных сферах применения ИТ, где встают вопросы обеспечения надёжного сбора, хранения и обработки информации, а также обмена информацией при условии использования различных приложений, работающих с несовместимыми форматами данных. Перспективным направлением решения этой проблемы является применений концепций облачных вычислений.
В работе рассмотрены вопросы, связанные с проектированием распредёленной ие-рархической системы управления данными объектно-ориентированной программной платформы для облачной среды. Предложены новые подходы к организации системы управления данными с использованием иерархических БД. Затронуты аспекты построения открытой облачной среды.
Сегодня предоставление услуг рядом облачных сервисов (Google App Engine, Amazon Web Services, Microsoft Online), во-первых, имеет ряд недостатков, связанных с предоставлением их интерфейса посредствам web-браузеров, а кроме того, многие облач-ные хранилища данных используют реляционные СУБД (Amazon S3, Windows Azure), что приводит к проблемам, связанным со сложностью обработки и хранения иерархических структур. При этом использование облачных хранилищ построенных не на реляционных СУБД, а на иерархических принципах, позволяет хранить иерархии объектов, в форме позволяющей быстрее и эффективнее производить обработку и добавление данных. Наиболее сложной проблемой используемых сегодня иерархических облачных хранилищ (GFS) являются частые сбои их компонентов [1].
В результате работы был проведён анализ существующих облачных сервисов и хранилищ (являющихся на сегодня проприетарными и глубоко централизованными), и сделан вывод об устойчивости к случайным сбоям больших (имеющих более 500 узлов) высоко распределённых и децентрализованных облачных сред при иерархической организации данных. Также предложены некоторые принципы их более эффективного построения:
- отказ от использования браузера в привычном виде при работе с сетевыми прило-жениями и расширение их функционала;
- использование концепции облачных шлюзов;
- отсутствие ограничений в части использования памяти, вычислительной мощности и количества создаваемых приложений;
- распределённая система управления данными, поддерживающая механизм кратного дублирования с целью увеличения сохранности и надёжности доступа.
Это также позволило бы избавиться при организации облачных вычислений от ряда недостатков, присущих современным проприетарным облачным средам.
Таким образом, был выявлен ряд проблем популярных на сегодняшний день реализаций концепции облачных вычислений. А также предложены возможные способы преодоления выявленных недостатков.
----------
1. Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung - "The Google File System" // static.googleusercontent.com, (2003).
РАЗРАБОТКА ИММИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ГОСУДАРСТВЕННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Кожурин Андрей Михайлович, студент
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»,
akozhur@gmail.com
Реформы в сфере образования практически актуальны для всех возрастных категорий населения, поскольку во многом определяют настоящее и будущее страны. Анализ существующих образовательных структур, оценка эффективности инструментальных средств, затруднены неполнотой статистических параметров и информации для моделирования образовательного процесса, оценка которого имеет дискуссионный характер. В целом, это не позволяет оценить количественные и качественные характеристики образовательного процесса индивидуума, сообщества, города, округа, региона и, в конечном счете, всего российского социума. Нередко «инновационные мероприятия» несут явные признаки произвольного полагания их состоятельности и не имеют системной, научной основы.
Для решения проблем автоматизации мониторинга учебного процесса необходимо разработать программное обеспечение, позволяющие осуществлять сбор и обработку статистической информации, оперативно реагировать на случайные и вынужденные отклонения при модернизации учебных планов и программ.
На основании сравнительного анализа и дружественности интерфейса был применен инструментарий AnyLogic. Кроме таких его преимуществ, как возможность создания интерактивной анимации, наличия мультиплатформенности, элементов стандарта UML, при реализации моделей применим также язык Java и предусмотрен экспорт моделей в Java. Более того, явным достоинством AnyLogic является удобство пользовательского интерфейса.
Входными данными для построения модели в своей основе являются успеваемость студентов, а также величины поступивших, переведённых из других ВУЗов и проценты работающих студентов. При расчете вероятностных оценок за основу взято распределение Вейбулла с изменяемым интервалом времени 17 лет, который характеризует период смены поколений и демографическую ситуацию, соответственно. Структура модели охватывает несколько лет обучения. Первые четыре курса одинаковы для всех студентов, далее, учитывается переход на уровневую подготовку - бакалавров и магистров. Для студентов, желающих продолжить обучение в аспирантуре после магистратуры, принимается во внимание наличие бюджетных и контрактных мест в аспирантуре. Кроме того, моделирование образовательного процесса на каждом курсе предусматривает два этапа: отчисление студентов, не сдавших сессию, и разделение по категориям оценок за сессию. Всего в модели имеется 87 переменных, 18 из которых обеспечивают возможность управления ею.
На основании указанных данных, собранных в течение ряда семестров (лет), строится вероятностная модель, которая позволит оценить эффективность существующего процесса образования.
Таким образом, разрабатываемая система может служить для прогнозирования траектории учебного процесса учащихся, а также прогнозирования количества рабочих мест для молодых специалистов и количество молодых учёных страны.
---------
[1] Шеннон Р. Информационное моделирование систем — искусство и наука, 1978
[2] Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5, 2005