Stochastic models for time complexity of computing tasks: II. Description of interaction with databases

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper contains the second part of an investigation devoted to the design of the mathematical models for the execution time of user tasks carried out on the virtual calculating nodes. We provide the performance of the proposed model for the description of the data processing fulfilled in the databases. As a testbed for stress testing, we choose a prototype of the anonymization system of the passengers’ personal data. There are stochastic models describing two types of user tasks: personal data anonymization procedure and calculation of the sample statistical characteristics. The paper contains a detailed description of the stress test planning and fulfillment for both models. The obtained mathematical models developed by the real data demonstrate high performance.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. V. Borisov

Computer Science and Control Federal Research Center of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: ABorisov@frccsc.ru
Russian Federation, Moscow

A. V. Ivanov

Computer Science and Control Federal Research Center of Russian Academy of Sciences

Email: AIvanov@frccsc.ru
Russian Federation, Moscow

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Projection of the definition area of the model of job 1

Download (121KB)
3. Figure 2. Statistical data of load testing of task 1 for case 1 processor core

Download (162KB)
4. Figure 3. Model cross-section for case 1 of the kernel

Download (142KB)
5. Figure 4. Model cross-section for case 1 of the kernel

Download (132KB)
6. Figure 5. Dependence on the job size for different fixed RAM sizes (1 core)

Download (88KB)
7. Figure 6. Dependence on the job size for different fixed RAM sizes (1 core)

Download (96KB)
8. Figure 7. Dependence on RAM size for different fixed job sizes (1 core)

Download (105KB)
9. Figure 8. Dependence on RAM size for different fixed job sizes (1 core)

Download (109KB)
10. Figure 9. Dependence on the number of processor cores for different fixed job sizes (RAM 4 GB)

Download (116KB)
11. Figure 10. Projection of the definition area of the model of task 2

Download (86KB)
12. Figure 11. Statistical data of load testing of task 2 for case 1 processor core

Download (165KB)
13. Figure 12. Model cross-section for case 1 of the core

Download (128KB)
14. Figure 13. Model cross-section for case 1 kernels

Download (114KB)
15. Figure 14. Dependence on the job size for different fixed amounts of RAM and number of cores

Download (115KB)
16. Figure 15. Job size dependency for different fixed RAM sizes and number of cores

Download (165KB)
17. Figure 16. Dependence on RAM size for different fixed job sizes and number of cores

Download (138KB)
18. Figure 17. Dependence on RAM size for different fixed job sizes and number of cores

Download (161KB)
19. Figure 18. Dependence on the number of cores for different fixed job sizes and RAMs

Download (135KB)
20. Figure 19. Dependence on the number of cores for different fixed job sizes and RAMs

Download (154KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».