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.

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.

© Российская академия наук, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах