Инструментальный подход к программированию в системе МультиОберон

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Объектно-ориентированные подходы к программированию, имеют свою область применимости. Для ряда задач традиционно отдают предпочтение классическим методам структурного программирования. Эти предпочтения нередки для детерминированного мира и в системах, ориентированных на машинное представление. Исторически классические методы развивались от архитектуры фон Неймана представления машины. При решении проблем детерминированного мира выявляются преимущества подходов, противоположных объектно-ориентированному мышлению. Например, язык и системы на базе модульного языка программирования Оберон в классической реализации демонстрируют минималистский путь для достижения надежности, существенно отличающийся от большинства программных систем, стремящихся к максимизации числа поддерживаемых функций. Технология программирования, управляемого данными также отходит от традиционной объектной модели, требуя сепарации кода от данных. Предлагаемый автором статьи инструментальный подход объединяет Оберон-технологии с программированием, управляемым данными, при этом оставляя присущие для ООП механизмы взаимодействия по интерфейсам. Вместо объекта предложен ассоциированный с объектом инструмент, не сохраняющий в себе данные. Предложенный в данной статье инструментальный подход отличается как от объектного представления, так и от классического структурного. Он позволяет сохранять преимущества обоих подходов. При этом инструментальный подход работает в инфраструктуре программирования управляемого данными. От объектно-ориентированного подхода берется полиморфизм и возможность работы по интерфейсам. От классического структурного программирования берется определение структур данных и взаимодействие с ними. От программирования, управляемого данными используется сепарация кода от данных и жизненный цикл последних в персистентном виде. Новизной является то, что инструментальный подход предлагает отличную от ООП ветвь развития для классического языка программирования Оберон и классического подхода. Реализованные в системе МультиОберон, инструментальный подход позволяет решать ряд важных задач, в частности, задачи автоматизации в критически важных системах.

Об авторах

Дмитрий Викторович Дагаев

ООО "СКАДИ"

Email: dvdagaev@oberon.org
ORCID iD: 0000-0003-0343-3912
Генеральный директор;

Список литературы

  1. David West. Object Thinking. Microsoft Press, 2004. С. 87-89.
  2. Вирт Н., Алгоритмы и структуры данных. ДМК-Пресс, 2016. С. 272.
  3. Н. Вирт, Ю. Гуткнехт. Разработка операционной системы и компилятора. Проект Оберон. ДМК-Пресс, 2017. С. 560.
  4. Дагаев Д.В. Ограничительная семантика языка в системе МультиОберон // Программные системы и вычислительные методы. – 2023. – № 1. – С. 26-41. doi: 10.7256/2454-0714.2023.1.36217 EDN: IWIODR
  5. Rajive J., Ph.D. Data-Oriented Architecture: A Loosely-Coupled Real-Time SOA, Real-Time Innovations, Inc., 2007 August. С. 19-23.
  6. Гамма Э., Хэлм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб: Питер, 2019. С. 368.
  7. Дагаев Д.В. О разработке Оберон-системы с заданными свойствами эргодичности. Труды ИСП РАН, том 32, вып. 6, 2020 г., стр. 67-78. doi: 10.15514/ISPRAS–2020–32(6)
  8. Копылов М.С., Дерябин Н.Б., Денисов Е.Ю. Объектно-ориентированный подход к поддержке сценариев в системах оптического моделирования // Труды Института системного программирования РАН. 2023. No 35(2). стр. 169-180.
  9. Nazar N., Aleti A., Zheng Y. Feature-based software design pattern detection // Journal of Systems and Software, 2022, vol. 185, pp. 1-12.
  10. Yu D., Zhang P., Yang J., Chen Z., Liu C., Chen J. Efficiently detecting structural design pattern instances based on ordered sequences // Journal of Systems and Software, 2018, vol. 142, pp. 35–56.
  11. Lo S. K., Lu Q., Zhu L., Paik H.-Y., Xu X., Wang C. Architectural patterns for the design of federated learning systems // Journal of Systems and Software, 2022, vol. 191, p. 357.
  12. Hosking A., Nystrom N., Cutts Q., Brahnmath K. Optimizing the read and write barriers for orthogonal persistence // Advances in Persistent Object Systems, Morrison, Jordan, and Atkinson (Eds.). Morgan Kaufmann, 1999. p. 11.
  13. Lefort A. A Support for Persistent Memory in Java // Computer science. Institut Polytechnique de Paris, 2023. English. p. 10.
  14. ГОСТ Р МЭК 60880, Программное обеспечение компьютерных систем, выполняющих функции категории А // 2009. стр. 220.
  15. Таненбаум А. Современные операционные системы // 4-е изд. – СПб.: Питер, 2015. Стр. 100-101.
  16. Дагаев Д.В. Исполняющая машина автоматных программ // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 4. С. 525-534.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».