Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси
У сучасному цифровому ландшафті розподілені системи оброблення даних (РСОД) стають усе більш критично важливими для забезпечення ефективного оброблення, аналізу та управління великими обсягами інформації. Ці системи часто використовуються в комерційних, наукових і соціальних доменах для оброблення...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2023-09-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Online Access: | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/419 |
| _version_ | 1797592260199579648 |
|---|---|
| author | Андрій Козирєв Ігор Шубін |
| author_facet | Андрій Козирєв Ігор Шубін |
| author_sort | Андрій Козирєв |
| collection | DOAJ |
| description |
У сучасному цифровому ландшафті розподілені системи оброблення даних (РСОД) стають усе більш критично важливими для забезпечення ефективного оброблення, аналізу та управління великими обсягами інформації. Ці системи часто використовуються в комерційних, наукових і соціальних доменах для оброблення комплексних даних в реальному часі або пакетному режимі. Одним із ключових складників таких систем є планування завдань, що є надзвичайно складним процесом, зокрема коли інформація про ресурсні потреби не є повною або точною. Предметом дослідження є алгоритми, методи та підходи, які використовуються для планування завдань між вузлами в розподілених системах. Мета роботи – створення оптимізованого методу планування завдань у РСОД з обмеженою інформацією про доступні ресурси. Завдання дослідження: проаналізувати недоліки сучасних методів для планування завдань у розподілених системах оброблення даних; оптимізувати метод планування завдань на основі метаданих між вузлами РСОД, який ґрунтується на методології пошуку найближчих сусідів із використанням методу локалізованого хешування та алгебри скінченних предикатів; розробити архітектуру програмного рішення та його реалізацію на основі оптимізованого методу; протестувати алгоритм на прикладі завдання декодування відео. Застосовано такі методи: статистичні алгоритми та техніки, зокрема класифікація та кластерний аналіз, використані для прогнозування потреб у ресурсах; візуалізаційні методи допомогли в аналізі та інтерпретації результатів. Результати роботи: проаналізовано недоліки сучасних методів для розподілу завдань у розподілених системах оброблення даних; створено оптимізований метод планування завдань на основі метаданих у РСОД, який ґрунтується на методології пошуку найближчих сусідів із використанням методу локалізованого хешування та алгебри скінченних предикатів; деталізовано процеси в модифікованому алгоритмі пошуку найближчих сусідів; розроблено архітектуру програмного рішення, що інтегрує оптимізований метод планування завдань на основі метаданих та алокації ресурсів; за допомогою практичного сценарію здійснено валідацію програмного рішення – використання створеного алгоритму в задачі планування для декодування відеоінформації. Висновки. Запропонований метод, що ґрунтується на методології локалізованого хешування та на застосуванні алгебри скінченних предикатів, є ефективним навіть у разі недостатньої або обмеженої інформації про ресурсні потреби. Це підтверджує можливість використання динамічних стратегій планування для адаптації до мінливих умов навантаження та доступності ресурсів.
|
| first_indexed | 2024-03-11T01:48:55Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-49dfbed6bca048a8ac2d62a6f3a09c8d |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2522-9818 2524-2296 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-11T01:48:55Z |
| publishDate | 2023-09-01 |
| publisher | Kharkiv National University of Radio Electronics |
| record_format | Article |
| series | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| spelling | doaj.art-49dfbed6bca048a8ac2d62a6f3a09c8d2023-11-18T13:49:44ZengKharkiv National University of Radio ElectronicsСучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості2522-98182524-22962023-09-013 (25)10.30837/ITSSI.2023.25.027Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурсиАндрій Козирєв0Ігор Шубін1Харківський національний університет радіоелектронікиХарківський національний університет радіоелектроніки У сучасному цифровому ландшафті розподілені системи оброблення даних (РСОД) стають усе більш критично важливими для забезпечення ефективного оброблення, аналізу та управління великими обсягами інформації. Ці системи часто використовуються в комерційних, наукових і соціальних доменах для оброблення комплексних даних в реальному часі або пакетному режимі. Одним із ключових складників таких систем є планування завдань, що є надзвичайно складним процесом, зокрема коли інформація про ресурсні потреби не є повною або точною. Предметом дослідження є алгоритми, методи та підходи, які використовуються для планування завдань між вузлами в розподілених системах. Мета роботи – створення оптимізованого методу планування завдань у РСОД з обмеженою інформацією про доступні ресурси. Завдання дослідження: проаналізувати недоліки сучасних методів для планування завдань у розподілених системах оброблення даних; оптимізувати метод планування завдань на основі метаданих між вузлами РСОД, який ґрунтується на методології пошуку найближчих сусідів із використанням методу локалізованого хешування та алгебри скінченних предикатів; розробити архітектуру програмного рішення та його реалізацію на основі оптимізованого методу; протестувати алгоритм на прикладі завдання декодування відео. Застосовано такі методи: статистичні алгоритми та техніки, зокрема класифікація та кластерний аналіз, використані для прогнозування потреб у ресурсах; візуалізаційні методи допомогли в аналізі та інтерпретації результатів. Результати роботи: проаналізовано недоліки сучасних методів для розподілу завдань у розподілених системах оброблення даних; створено оптимізований метод планування завдань на основі метаданих у РСОД, який ґрунтується на методології пошуку найближчих сусідів із використанням методу локалізованого хешування та алгебри скінченних предикатів; деталізовано процеси в модифікованому алгоритмі пошуку найближчих сусідів; розроблено архітектуру програмного рішення, що інтегрує оптимізований метод планування завдань на основі метаданих та алокації ресурсів; за допомогою практичного сценарію здійснено валідацію програмного рішення – використання створеного алгоритму в задачі планування для декодування відеоінформації. Висновки. Запропонований метод, що ґрунтується на методології локалізованого хешування та на застосуванні алгебри скінченних предикатів, є ефективним навіть у разі недостатньої або обмеженої інформації про ресурсні потреби. Це підтверджує можливість використання динамічних стратегій планування для адаптації до мінливих умов навантаження та доступності ресурсів. https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/419 |
| spellingShingle | Андрій Козирєв Ігор Шубін Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| title | Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| title_full | Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| title_fullStr | Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| title_full_unstemmed | Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| title_short | Метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| title_sort | метод планування завдань оброблення даних у розподілених системах з обмеженою інформацією про доступні ресурси |
| url | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/419 |
| work_keys_str_mv | AT andríjkozirêv metodplanuvannâzavdanʹobroblennâdanihurozpodílenihsistemahzobmeženoûínformacíêûprodostupníresursi AT ígoršubín metodplanuvannâzavdanʹobroblennâdanihurozpodílenihsistemahzobmeženoûínformacíêûprodostupníresursi |