№ 2 (2023)

Обложка

Весь выпуск

Статьи

Неоднозначность результатов при использовании методов класса Parallel в рамках исполняющей среды .NET Framework

Гибадуллин Р.Ф., Викторов И.В.

Аннотация

Параллельное программирование – это способ написания программ, которые могут выполняться параллельно на нескольких процессорах или ядрах. Это позволяет программам обрабатывать большие объемы данных или выполнить более сложные вычисления за приемлемое время, чем это было бы возможно на одном процессоре. Преимущества параллельного программирования: увеличение производительности, распределение нагрузки, обработка больших объемов данных, улучшение отзывчивости, увеличение надежности. В целом, параллельное программирование имеет множество преимуществ, которые могут помочь улучшить производительность и надежность программных систем, особенно в условиях растущей сложности вычислительных задач и объемов данных. Однако параллельное программирование также может иметь свои сложности, связанные с управлением синхронизацией, гонками данных и другими аспектами, которые требуют дополнительного внимания и опыта со стороны программиста. В ходе тестирования параллельных программ можно получить неоднозначные результаты. Например, это может происходить, когда мы оптимизируем объединение данных типа float или double посредством методов For или ForEach класса Parallel. Подобное поведение программы заставляет усомниться в потокобезопасности написанного кода. Такой вывод может быть неправильным и преждевременным. Статья раскрывает возможную причину неоднозначности результатов, получаемых параллельной программой, и предлагает лаконичное решение вопроса.
Программные системы и вычислительные методы. 2023;(2):1-14
pages 1-14 views

Принципы разработки систем массового обслуживания с ограниченной очередью на платформе .NET

Антонова П.В.

Аннотация

Статья является результатом тщательного исследования, направленного на изучение принципов создания, моделирования и практического использования систем массового обслуживания (СМО) с ограниченным размером очереди, основанных на технологической платформе .NET и реализованных с применением языка программирования C#. В ходе изложения материала особое внимание уделяется как одноканальным, так и многоканальным системам. Во вступительной части статьи рассмотрены фундаментальные концепции теории массового обслуживания. Обсуждаются основные характеристики систем, такие как системы с фиксированной длиной очереди, одноканальные и многоканальные системы с вероятностью отказа в обслуживании, системы с неограниченным и ограниченным временем ожидания, замкнутые системы, а также многоканальные системы, в которых имеется взаимодействие между каналами. Представлены подробные примеры программного кода на языке C#, иллюстрирующие структуры классов, применяемые для моделирования как одноканальных, так и многоканальных СМО. Рассматриваются конкретные сценарии использования представленных структур в рамках моделирования СМО. В статье освещается практическое применение систем массового обслуживания в решении реальных задач. На примерах из банковской сферы и управления трафиком в телекоммуникациях демонстрируется, как СМО могут способствовать оптимизации времени ожидания и эффективному управлению ресурсами. Предлагаются перспективы дальнейших исследований в области систем массового обслуживания. Учитывая важность СМО в различных отраслях, таких как банковское дело, телекоммуникации, логистика и многие другие, высокая актуальность темы обусловлена необходимостью поиска новых подходов и методов для повышения эффективности и оптимизации этих систем. В целом статья представляет собой ценный исследовательский материал для специалистов, занимающихся вопросами моделирования и практического применения систем массового обслуживания.
Программные системы и вычислительные методы. 2023;(2):15-28
pages 15-28 views

Разработка автоматизированной системы тестирования облачного сервиса развертывания виртуальных машин с использованием современных средств мониторинга

Марченко А.Г., Щемелинин Д.А.

Аннотация

Объектом данного исследования является сервис по управлению виртуальными машинами в облачной среде. При разработке и эксплуатации такого сервиса возникает необходимость оценки его доступности и надежности на соответствие выбранному уровню качества, на который может рассчитывать клиент. В данной работе представлена разработанная система, позволяющая тестировать доступность облачного сервиса по управлению виртуальными машинами. Рассмотрен метод интеграции с существующей системой мониторинга на предприятии с использованием открытого программного обеспечения с целью уменьшения стоимости разработки и эксплуатации. Разработан и реализован тест-кейс по развертыванию и удалению виртуальной машины с использованием графического интерфейса пользователя, а также определены критерии срабатывания триггеров. Собраны и проанализированы требования к архитектуре и реализации системы на основе производственной статистики сервиса создания виртуальных машин с помощью системы мониторинга Prometheus. Новизна исследования заключается в разработке нового метода тестирования облачного сервиса по управлению виртуальными машинами с целью повышения его надежности и доступности. На основе данного метода описана и реализована система тестирования виртуальных машин а также метод интеграции в систему мониторинга облачного сервиса компании Intel. В процессе эксплуатации облачных сред с помощью данной системы были выявлены проблемные места в архитектуре сервиса создания виртуальных машин, что позволило своевременно оптимизировать работу системы. Описанный метод является эффективным способом тестирования облачных сервисов, и также может использоваться для анализа и повышения надежности и доступности.
Программные системы и вычислительные методы. 2023;(2):29-39
pages 29-39 views

Разработка учебного стенда охранно-пожарной системы для обучения студентов

Юсупов Б.З.

Аннотация

Статья посвящена организации учебного процесса с использованием специализированного лабораторного стенда охранной-пожарной системы. Главная цель работы заключается в формировании профессиональных компетенций у студентов в области систем безопасности и охраны. В работе детально описывается структура и компоненты лабораторного стенда, подчеркивая значение его ключевых элементов – приемно-контрольного прибора "Астра-812 Pro" и разнообразия извещателей. Это позволяет учащимся практически применять теоретические знания, изучая функционирование и взаимодействие различных составляющих охранно-пожарной системы. В статье также представлены схемы подключения извещателей к расширителю, позволяющие студентам более глубоко понять техническую сторону процесса. Шаги обучения на стенде раскрыты с целью поддержки пошагового, последовательного обучения. Исследование подчеркивает эффективность предложенной системы обучения, которая предполагает прямое взаимодействие студентов с практическим оборудованием. Выводы подтверждают значимость использования подобных обучающих стендов в современном высшем профессиональном образовании, подчеркивая их вклад в формирование необходимых профессиональных компетенций у будущих специалистов в области охраны и безопасности. Научная новизна работы заключается в разработке и применении специализированного учебного стенда для обучения студентов работе с охранно-пожарными системами. Это позволяет учащимся получить непосредственный опыт взаимодействия с оборудованием, углубить понимание технических аспектов работы систем и улучшить свои практические навыки. Работа также вносит вклад в исследования в области образовательных подходов в области безопасности и охраны, предлагая эффективную методику обучения на основе использования лабораторного стенда. Это предоставляет платформу для дальнейших исследований и разработки в этом направлении, которые могут расширить и углубить образовательные возможности в данной сфере.
Программные системы и вычислительные методы. 2023;(2):40-48
pages 40-48 views

Выявление зон интереса пользователя при визуализации данных с использованием метода ай-трекинга

Лаптев М.В., Янчус В.Э., Лаптев В.В.

Аннотация

Предметом данного исследования является особенность формообразования в визуализации данных. Для этого авторы выдвигают гипотезу о существовании особых зон интереса в диаграммах. На них пользователь обращает внимание с целью декодирования данных, зашифрованных графикой. Наличие таких площадей, а в некоторых случаях и точек, интуитивно определены в ходе формирования проектных правил информационной графики. Для их верификации в исследовании был использован метод ай-трекинга и метод кластерного анализа. Применение междисциплинарных принципов и правил проектирования инфографики изучено на примере горизонтальных и вертикальных брусковых диаграмм, секторных, фигурных и потоковых диаграмм. Результат экспериментов с различными типами диаграмм показал наличие дополнительных зон интереса, ранее не указанных специалистами визуализации данных. Это позволяет уточнить особенности графических форм и формообразования диаграмм, позволяет верифицировать использование проектных правил, сформулированных усилиями отечественных и зарубежных специалистов в конце XIX – начале XX вв. Такая верификация может быть сделана по методике, включающей в себя статистические методы и метод ай-трекинга, что позволяет учесть ценный опыт прошлого в современном дизайне информации. Представленная методика может быть распространена на другие виды диаграмм и тематических карт, а также иметь практическое применение при анализе визуализации больших массивов данных.
Программные системы и вычислительные методы. 2023;(2):49-62
pages 49-62 views

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».