Текущий выпуск Номер 1, 2021 Том 13
Результаты поиска по 'обработка в облаке':
Найдено статей: 7
  1. Кореньков В.В., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В., Ужинский А.В.
    Моделирование грид-облачных сервисов проекта NICA как средство повышения эффективности их разработки
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 5, с. 635-642

    Описана новая система моделирования грид- и облачных сервисов, ориентированная на повышение эффективности разработки системы хранения и обработки данных ускорительного комплекса НИКА. В системе реализован подход учета качества работы уже функционирующей системы при проектировании ее дальнейшего развития за счет объединения самой программы моделирования с системой мониторинга реального (или модельного) грид-облачного сервиса через специальную базу данных. Приведен пример применения программы для моделирования достаточно общей облачной структуры, которая может быть также использована и вне рамок физического эксперимента.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1261-1264
  3. Зароченцев А.К., Стифоров Г.Г.
    Обновления аппаратно-программной базы ALICE перед вторым запуском Большого адронного коллайдера
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 415-419

    В докладе представлен ряд новостей и обновлений ALICE computing к RUN2 и RUN3.

    В их числе:

    – ввод в работу новой системы EOS;

    – переход к файловой системе CVMFS для хранения ПО;

    – план решения проблемы Long Term Data Preservation;

    – обзор концепции “O square”, совмещающей офлайн- и онлайн-обработку данных;

    – обзор существующих моделей использования виртуальных облаков для обработки данных ALICE.

    Ряд нововведений показан на примере российских сайтов.

    Ключевые слова: GRID, ALICE, CERN, LHC, WLCG, CVMFS, виртуализация.
    Просмотров за год: 2.
  4. Цвященко Е.В.
    Анализ адекватности модели строгого согласования реплик в базах данных NoSQL
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 1, с. 101-112

    В статье анализируется модель сильного согласования реплик в базах данных NoSQL. Описывается процесс подготовки и проведения натурного эксперимента в облаке для доказательства адекватности модели. Приводятся спецификации программ, с помощью которых производился доступ к NoSQL-системе? и программы обработки журналов. Часть из полученных экспериментальным путем данных использовалась для адаптации модели, другая часть — для оценки адекватности. Приводится анализ адекватности модели.

    Просмотров за год: 2.
  5. Степин Ю.П., Леонов Д.Г., Папилина Т.М., Степанкина О.А.
    Системное моделирование, оценка и оптимизация рисков функционирования распределенных компьютерных систем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1349-1359

    В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

    Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

  6. Богданов А.В., Тхурейн Киав Л.
    Хранилища баз данных в обработке в облаке
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 493-498

    Хранение — это существенная и дорогая часть облачных вычислений как с точки зрения требований сети, так и организации доступа к данным, поэтому выбор архитектуры хранения может быть критическим для любого приложения. В этой работе мы сможем посмотреть на типы облачных архитектур для обработки и хранения данных, основанных на доказанной технологии хранения в сети масштаба пред- приятия. Преимущество облачных вычислений — это способность визуализировать и разделять ресурсы среди различных приложений для наилучшего использования сервера. Мы обсуждаем и оцениваем распределенную обработку данных, архитектуры баз данных для облачных вычислений и очередь баз данных в локальной сети и для условий реального времени.

    Просмотров за год: 3.
  7. Кореньков В.В., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В., Ужинский А.В.
    Синтез процессов моделирования и мониторинга для развития систем хранения и обработки больших массивов данных в физических экспериментах
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 691-698

    Представлена новая система моделирования грид и облачных сервисов, ориентированная на повышение эффективности их развития путем учета качества работы уже функционирующей системы. Результаты достигаются за счет объединения программы моделирования с системой мониторинга реального (или модельного) грид-облачного сервиса через специальную базу данных. Приведен пример применения программы для моделирования достаточно общей облачной структуры, которая может быть также использована и вне рамок физического эксперимента.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 6 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus