Стохастические модели трудоемкости вычислительных задач. II. Описание взаимодействия с базами данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Работа является второй частью цикла, посвященного формализации описания времени выполнения пользовательских заданий на виртуальных вычислительных узлах. В ней приведен анализ качества предлагаемых моделей, описывающих время обработки информации, хранимой в базах данных. В качестве тестового объекта использован макет системы обезличивания персональных данных пассажиров. Построены стохастические модели трудоемкости решения двух типов заданий: обезличивания персональных данных и вычисления их статистических характеристик. Рассмотрено детальное описание планирования и выполнения нагрузочного тестирования для построения данных моделей. Полученные по реальным данным модели трудоемкости продемонстрировали достаточно высокое качество.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Борисов

ФИЦ ИУ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: ABorisov@frccsc.ru
Россия, Москва

А. В. Иванов

ФИЦ ИУ РАН

Email: AIvanov@frccsc.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Борисов А., Иванов А. Стохастическое модели трудоемкости вычислительных задач. I. Принципы формирования, сбор статистических данных, задачи идентификации // Изв. РАН. ТиСУ. № 1. С. 22–34.
  2. Борисов А., Босов А., Иванов А. Применение имитационного компьютерного моделирования к задаче обезличивания персональных данных. Модель и алгоритм обезличивания методом синтеза // Программирование. 2023. № 5. C. 19–34.
  3. Lagarias, J., Reeds J., Wright M., Wright P. Convergence Properties of the Nelder-Mead Simplex Method in Low Dimensions // SIAM Journal of Optimization. 1998. V. 9. Iss. 1. P. 112–147.
  4. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. 456 с.
  5. https://wiki.astralinux.ru/kb/minimal-nye-i-rekomenduemye-sistemnye-trebovaniya-dlya-os-187796554.html.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Проекция области определения модели задания 1

Скачать (121KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Статистические данные нагрузочного тестирования задания 1 для случая 1 процессорного ядра

Скачать (162KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сечение модели для случая 1 ядра

Скачать (142KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сечение модели для случая 1 ядра

Скачать (132KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Зависимость от объема задания для различных фиксированных объемов ОЗУ (1 ядро)

Скачать (88KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Зависимость от объема задания для различных фиксированных объемов ОЗУ (1 ядро)

Скачать (96KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Зависимость от объема ОЗУ для различных фиксированных объемов задания (1 ядро)

Скачать (105KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Зависимость от объема ОЗУ для различных фиксированных объемов задания (1 ядро)

Скачать (109KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Зависимость от числа процессорных ядер для различных фиксированных объемов задания (ОЗУ 4 Гб)

Скачать (116KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Проекция области определения модели задания 2

Скачать (86KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Статистические данные нагрузочного тестирования задания 2 для случая 1 процессорного ядра

Скачать (165KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Сечение модели для случая 1 ядра

Скачать (128KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Сечение модели для случая 1 ядра

Скачать (114KB)
Метаданные
15. Рис. 14. Зависимость от объема задания для различных фиксированных объемов ОЗУ и числа ядер

Скачать (115KB)
Метаданные
16. Рис. 15. Зависимость от объема задания для различных фиксированных объемов ОЗУ и числа ядер

Скачать (165KB)
Метаданные
17. Рис. 16. Зависимость от объема ОЗУ для различных фиксированных объемов задания и числа ядер

Скачать (138KB)
Метаданные
18. Рис. 17. Зависимость от объема ОЗУ для различных фиксированных объемов задания и числа ядер

Скачать (161KB)
Метаданные
19. Рис. 18. Зависимость от числа ядер для различных фиксированных объемов задания и ОЗУ

Скачать (135KB)
Метаданные
20. Рис. 19. Зависимость от числа ядер для различных фиксированных объемов задания и ОЗУ

Скачать (154KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».