CC BY
46
(их n + n t
C ___ ^ a qa qt
qc
где na - сред-
Nt _
Qd
где Qd - количество отве-
нее число пользователей в чате,
n
qa
среднее число вопросов от пользователей, nqt - среднее число вопросов ведущего, Тс - время проведения чата, l - средняя длина сообщения.
Услуга “Ответ по e-mail” не имеет ограничений связанных со временем ответа. Ответ может прийти как через одну минуту, так и через семь дней. Однако накладывается ограничение на количество вопросов и объем переданного текста.
Количество преподавателей, необходимых для ответа на все вопросы, равняется:
Список литературы.
1. В. Феллер. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1 - М.: Мир, 1984. 528 с.
2. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерное приложение. -Учеб. Пособие для вузов. - 2-е изд., стер. - М.: Высш. Шк., 2000
тов в день, это количество зависит от числа абонентов и выданных им кредитов по вопросам, Л( тах- максимальное число
ответов, на которые один преподаватель в состоянии ответить.
Выводы. Показан способ расчёта среднего времени нахождения абонента в центре дистанционного обучения. Выше были представлены формулы, для расчёта средних значений параметров услуг типа “Чат” и “Тест” и загрузки учебного материала.
ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ GRID ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ
Н.Г.Анищенко, проф. кафедры общей физики, к.т.н., доцент,
Тел.: (09621) 2-27-88, E-mail: nanish@uni-dubna.ru.
П.М. Васильев, ассистент кафедры системного анализа и управления,
Тел.: (09621) 2-28-04, E-mail:pvasiliev@mail.ru.
Ю.А. Крюков, к.т.н., доцент кафедры распределенных информационных вычислительных систем,
Тел.: (09621) 2-28-04, E-mail: kua@uni-dubna.ru.
Университет «Дубна», http://www.uni-dubna.ru
In this paper ways of application of concept Grid for the decision of the problems connected to storage of distance learning systems multimedia materials and also operative delivery of these materials up to end users are considered.
Введение
Сегодня трудно найти сколько-нибудь развитую страну, в которой не были бы развернуты национальные Опё-
проекты, имеющие целью созда-
ние инфраструктуры, обеспечивающей удален-ный
доступ к разнообразным вычислительным ре-сурсам независимо от места расположения потребителя. В Европе, например,
подобную программу недавно приняла и Болгария. Grid должен стать вычислительным аналогом электрической, железнодорожной или почтовой сети. Собственно, название Grid и заимствовано из энергетики, только вместо электрической энергии потребитель получает виртуальные ресурсы обработки данных. География проектов показывает, насколько высоко оценивается стратегический потенциал технологии Grid. В близкой перспективе Grid претендует на роль вычислительного инструментария в различных сферах человеческой деятельности, аналогично тому, как подобным инструментарием стали ПК и Internet [1].
Концепция Grid подходит, в том числе, и для решения задач, связанных с созданием систем дистанционного обучения (СДО). СДО относятся к классу систем, одновременно требовательных и к вычислительным ресурсам, и ресурсам хра-
При реализации систем дистанционного обучения рано или поздно встает вопрос о способе хранения боль-
шого количества оцифрованных видеоданных, используемых в качестве учебных фильмов, видеолекций и т. д. Кроме того, возникает еще одна задача, которую невозможно решить простым наращиванием объема дискового пространства сервера. Речь идет об ограниченной природе выходного канала, через который пользователи системы дистанционного обучения получают видеоданные. Стандартной на настоящий момент является пропускная способность 100 Мбит/c. Если исходить из необходимости транслировать качественные видеофильмы в стандарте DVD (скорость передачи 22 Мбит/c) или MPEG (1 Мбит/с), то в первом случае уже пять пользователей, одновременно просматривающих фильмы, исчерпают лимит пропускной способности выходного канала сервера. В
этом случае исключается возможность доступа даже к текстовым материалам гораздо меньшего объема, но хранящимся на том же сервере. Во втором случае количество параллельных выходных видеопотоков на порядок больше, но и этого не хватает для того, чтобы считать удовлетворительным уровень такого показателя, как доступность сервера.
Обе описанные выше проблемы - нехватка места на диске и низкая пропускная способность выходного канала сервера - можно решить, если создать и использовать распределенную базу данных. При наличии специального программного обеспечения можно организовать множество параллельных синхронизированных по времени видеопотоков от разных источников к одному получателю. При этом проблема ограниченной пропускной способности выходного канала сервера просто не будет существовать, поскольку параллельные видеопотоки будут передаваться по разным линиями связи. При таком способе организации хранения данных необходимость наличия центрального сервера по-прежнему остается, но нагрузка на него значительно сократится, а это означает, что вероятность его доступности для новых запросов повысится.
В статье рассматриваются способы применения концепции Grid для решения поставленных задач, описываются оригинальные подходы к организации распределенного хранения базы данных (БД) системы дистанционного обучения и передаче синхронизированных параллельных видеопотоков от многочисленных источников к одному получателю.
Использование Grid для научных целей и коммерции
В настоящее время концепция Grid, используемая изначально лишь в научных целях, все чаще находит применение в коммерции. Возникает вопрос, почему же только сейчас IT компании начали активно говорить о GRID? Дело в том, что, во-первых, и общество, и уровень развития техники и технологии только сейчас созрели для реализации и восприятия концепции GRID [2].
нения данных.
Во-вторых, в мире появляются все более сложные задачи, накапливаются все большие объемы данных. Для решения этих суперзадач и обработки огромных массивов данных уже не годятся обычные компьютеры. Нужны суперкомпьютеры с высокой мощностью и таких компьютеров требуется все больше. Стоимость суперкомпьютеров весьма высока, но и их мощности довольно быстро перестает хватать. В последнее время бурно развиваются такие области, как анализ данных, хранилища данных, извлечение знаний (DataMining). Уже не редкость - базы данных размером в несколько терабайт. И объем этих баз быстро растет. По прогнозам аналитиков к 2015 г базы размером более 1000 петабайт станут обычным решением и будут содержать тексты, графику, видео, файлы и т д.
Сегодня в самых разных организациях сосредоточено много вычислительных средств, которые обычно покупаются под различные задачи, но далеко не всегда используются на полную мощность. Эти компьютеры находятся в разных местах, выполняют разные приложения, используют разные средства хранения информации и разные системы доступа. С другой стороны, существует ряд задач глобального масштаба, для решения которых необходимы компьютерные ресурсы и большие вычислительные мощности, которые можно распараллеливать. Можно сказать, что именно эти предпосылки и привели к появлению Grid-технологий. Здесь можно провести параллель с развитием Web, которая возникла практически на тех же самых задачах. Но тогда нужны были коммуникации, а сейчас - вычислительные мощности. Grid в этом смысле рассматривается в контексте консолидации не только вычислительных средств, но и всей совокупности компьютерных ресурсов.
Есть существенные различия в использовании Grid для научных целей и в коммерции, связанные с проблемами защиты и сохранности информации. Если, например, в банке объединять компьютеры для решения одной задачи на тех же
принципах, что и в научном мире, то работать это не будет: в коммерческих применениях, кроме задачи объединения компьютерных мощностей, есть еще ряд существенных моментов, таких как организация этих работ, возможности распараллеливания приложения. Компьютер должен выполнять свою задачу и при этом предоставлять дополнительные мощности другим. Обычно в распределенных коммерческих приложениях необходимо решать проблему минимизации объема передаваемой информации и распараллеливания баз данных, поэтому применение технологий Grid охватывает не только компьютерные мощности, но и ресурсы, прежде всего средства хранения данных [3].
Архитектура программного обеспечения Grid
Сегодня ведущие мировые компании, такие как IBM, Sun Microsystems, HP, Oracle активно развивают решения для Grid. Они предлагают близкие по смыслу стратегии развития, направленные на значительную реструктуризацию корпоративной информационной инфраструктуры. Их инициативы называются по-разному, но, по сути, все они очень похожи - все современные стратегии прочно связаны с архитектурой Grid.
В Hewlett Packard была разработана специальная концепция UDC (Utility Data Center), отражающая понимание того, как технологии Grid должны развиваться в коммерческой области. UDC - это Grid для коммерческих применений, технологии, которые обеспечивают минимальную нагрузку на средства передачи данных, решают проблемы защиты, распараллеливания БД и т.д. Проекты, аналогичные UDC, ведутся и в других компаниях, но больше теоретически, коммерческая же реализация существует пока только у Hewlett Packard.
Базовым программным обеспечением Grid и международным стандартом дефакто является сегодня Globus. Его взяли за основу в ведущих проектах Grid (IPG, NCSA, Gryphyn, Data Grid). Большая часть новых исследований и разработок в
области Grid ориентируется именно на Globus [1].
Основная задача, решаемая в Grid, — обеспечение доступа к ресурсам, а поскольку ресурсы распределенные, то функционирование обеспечивается специальной формой программного обеспечения (ПО) — службами. В отличие от модели «клиент-сервер» тот или иной набор служб устанавливается здесь на каждом ресурсе. Множество служб должно удовлетворять двум структурным условиям:
- каждый тип служб должен иметь стандартный протокол доступа, в соответствии с которым реализуется прикладной интерфейс клиентов. В рамках стандартных протоколов допустимы различные способы реализации служб;
- множества служб на разных ресурсах должны быть согласованными. Это предполагает известную унификацию наборов служб на основе тождественности их семантики, а также наличие общих правил, регламентов и организационных соглашений, на которые опирается конфигурирование служб.
Успех проекта Globus обеспечили следующие ключевые службы и соответствующие протоколы:
- протокол доступа к управлению ресурсами (Grid Resource Allocation and Management, GRAM) и служба Gatekeeper, которые обеспечивают безопасное создание удаленных процессов и управление ими;
- служба метакаталогов (Grid Information Service, GIS), отвечающая за распределенный сбор данных и информационное обслуживание;
- службы инфраструктуры безопасности (Grid Security Infrastructure, GSI), поддерживающие однократную регистрацию, делегирование полномочий и отображение прав доступа на разные локальные системы.
Работы в области Grid направлены сегодня на существенное расширение состава служб, но для этого необходима поддержка собственно архитектуры служб. Пока ее нет, и реализация каждой новой службы требует обращения к про-
токолам низкого уровня. Предложенное на данный момент решение состоит в том, чтобы «за основу» взять стандарты Web-служб, разработанные консорциумом W3C (SOAP, WSDL, WS-Inspection и т.д.). В результате архитектура Grid наследует замечательные свойства Web-служб, одновременно наследуя широкий спектр инструментов разработки и исполнительных сред на выбор (например, J2EE, Microsoft .Net, IBM WebSphere, Sun
one).
Выпускаемая компанией Oracle платформа для поддержки коммерческих GRID-приложений (Oracle 10G) использует как прежние преимущества Oracle (кластерные архитектуры, высокая надежность, масштабируемость, защита данных, хорошая работа в среде Linux, мощные средства разделения информации, такие как Oracle Streams, Distributed Database, Transported Tablespace), так и новые возможности. Среди них следует выделить такие важные для GRID особенности, как самоуправляемость и самонастройка, автоматическое управление виртуальной областью хранения данных (Automatic Storage Management), балансировка загрузки узлов кластера и выделение групп узлов под конкретные приложения, работа с внешними файлами ОС и таблицами БД в едином режиме, клонирование БД, управление патчами и конфигурациями и т.д.
Для разработчиков приложений в среде Globus пакет Oracle Globus Toolkit позволит использовать СУБД Oracle как ресурс в среде Globus. Компонента Globus Resource Information Service (GRIS) видит и контролирует ресурсы Oracle, а команды Globus позволяют выполнять PL/SQL-процедуры, специфицированные в Globus Resource Specification Language и использовать систему выполнения заданий и расписания (Oracle Scheduling) [2].
Общая концепция распределенного хранения базы данных системы дистанционного обучения
В предлагаемой системе распределенного хранения (СРХ) совместно реа-
лизуются модель «клиент-сервер» и концепция Grid (рис. 1).
Реализация концепции Grid предполагает, что каждый из компьютеров, входящих в локальную сеть, одновременно является и клиентом - компьютером, запрашивающим ресурсы, и сервером, предоставляющим ресурсы. Такие серверы можно назвать вторичными, чтобы не путать с центральным сервером. Клиентская часть доступна владельцу персонального компьютера (ПК), а серверная часть доступна только для СРХ.
Таким образом, реализация концепции Grid предполагает наличие трех сущностей:
1) центральный сервер;
2) вторичный сервер;
3) клиент.
В функции центрального сервера входят:
- хранение информации о месторасположении видеофрагментов на вторичных серверах;
- предоставление по требованию клиента сведений о месторасположении фрагментов одного видеофайла.
Функциями вторичного сервера являются:
- хранение видеофрагментов;
- организация выходного видеопотока по запросу клиента и передача требуемого видеофрагмента;
- организация входного видеопотока по запросу клиента и сохранение видеофрагмента.
Клиент здесь взаимодействует с серверами с целью сохранения или получения видеофайлов.
вторичные сервера
1 - КЛИЕНТ
(место, доступное владельцу ПК)
2-СЕРВЕР
(место хранения видео-фрагментов -не доступно владельцу ПК)
Рис. 1. Сочетание модели «клиент-сервер» и концепции GRID
Реализованную в СРХ модель «клиент-сервер» можно описать следующим образом: клиентом является компьютер, запрашивающий видеофайл, а серверами - центральный сервер, содержащий информацию
о местоположении фрагментов требуемого видеофайла, и вторичные серверы, содержащие сами фрагменты.
Протокол взаимодействия клиента и серверов в простейшем варианте можно описать следующим образом: клиент запрашивает у центрального сервера данные о месторасположении фрагментов того или иного видео (рис. 2). После получения необходимой информации от центрального сервера клиент организует соединения с теми вторичными серверами, где хранятся фрагменты видео, после чего, параллельно с
получением видеоданных, проигрывает видео
Принципы и метод распределения видеофрагментов по вторичным серверам
Ранее упоминалась система управления базами данных Oracle 10g, ориентированная на использование при реализации концепции GRID. Использование данной СУБД может позволить эффективно создавать и впоследствии управлять распределенной базой данных видеофрагментов. Вся информация о видеофрагментах, а также сами видеофрагменты будут храниться в логически единой, но физически распределенной базе данных. Основная информация, необходимая для отклика на запрос видеофайла, должна находиться на центральном сервере, а сами видеофрагменты будут находиться на вторичных серверах.
вторичные сервера
Клиент
1 -запрос к центральному серверу
2 - информация о местоположении фрагментов
3 -запрос к вторичным серверам на получение фрагментов
4 - потоки видео
Рис. 2. Протокол взаимодействия клиента и серверов в СРХ
Центральный сервер должен хранить следующие данные для распределенной записи/чтения фрагментов:
- нумерацию сетевых устройств (коммутаторов, маршрутизаторов);
- нумерацию вторичных серверов;
- нумерацию магистральных сегментов в каждой зоне, разделяемых сетевыми устройствами (коммутаторами, маршрутизаторами);
- соответствие между номером сетевого устройства и номером вторичного сервера;
- нумерацию зон сети (ветвей сети от центра - считая центром центральный сервер);
- количество магистральных сегментов на одну копию фрагмента видеозаписи (зависит от коэффициента доступности (дублирования));
- идентификатор фрагмента;
- идентификатор файла;
- номер фрагмента в наборе фрагментов одной видеозаписи;
- описание фрагмента;
- размер фрагмента в байтах;
- продолжительность фрагмента в секундах;
- таймаут обращения к вторичному серверу (зависит от размера фрагмента в секундах), по истечении которого клиент обращается за чтением фрагмента к центральному серверу.
Прежде чем видеофайлы смогут быть доступны для просмотра, они должны быть разбиты на фрагменты и распределены по вторичным серверам в соответствии с установленными требованиями.
Требования к разбиению и распределению видеофайлов на фрагменты:
1) Размер фрагмента видеофайла должен быть определен путем создания экспериментальных видеосетей, однако в качестве исходного значения может быть выбрана цифра, пропорциональная значениям, используемым в отработанной технологии, реализованной в системах ІР-телефонии (3 КБайт).
2) Фрагменты видеофайла должны быть распределены по вторичным серверам таким образом, чтобы фрагменты с последовательными номерами не находились на од-
ном и том же вторичном сервере. Удовлетворение данного требования позволит временно освобождать вторичный сервер для отклика на другие запросы.
3) Фрагменты видеофайла со стартовыми номерами должны находиться на наиболее доступных для большинства пользователей вторичных серверах для того, чтобы пользователь, запросивший тот или иной файл, смог максимально быстро начать его просмотр. Остальные фрагменты клиент будет получить параллельно с просмотром файла.
4) Желательно, чтобы каждый фрагмент видеофайла имел такое количество копий на вторичных серверах, чтобы в любой момент времени необходимая копия фрагмента была доступна для получения хотя бы с одного из вторичных серверов. Кроме того, копии всех фрагментов должны храниться на центральном сервере на тот случай, если при необходимости получения фрагмента он не будет доступен ни на одном из вторичных серверов.
Для разбиения фрагментов с последующим их распределением по вторичным серверам необходимо создать метод, учитывающий перечисленные выше требования. Кроме того, при построении метода распределения видеофрагментов по вторичным серверам необходимо учитывать еще множество вариантов. Например, должна ли система при получении видеофайла на хранение сразу же разбить его на фрагменты или разбивать на фрагменты нужно только при первом запросе данного файла от клиента? Нужно ли оставлять копии фрагментов на центральном сервере или хранить их нужно только на вторичных серверах? Нужно ли удалять редко используемые фрагменты с вторичных серверов для освобождения там места для более часто запрашиваемой информации?
Таким образом, метод распределения видеофрагментов должен определять следующее:
- количество фрагментов, на которые необходимо разбить файл (зависит от количества вторичных серверов в локальной сети, от размера видеофайла, от размера мета-
данных, от типа и конфигурации локальной сети);
- количество копий одного и того же фрагмента и их месторасположение;
- необходимость хранения дубликата каждого фрагмент на центральном сервере.
Все эти варианты необходимо рассмотреть с точки зрения их целесообразности в той или иной ситуации, при наличии тех или иных характеристик используемой системы распределенного хранения базы данных. Алгоритм покрывающего дерева необходим для того, чтобы разбить все вторичные серверы на зоны.
Применение алгоритма покрывающего дерева для выделения зон распределения видеофрагментов
Алгоритм покрывающего дерева - Spanning Tree Algorithm (STA) позволяет коммутаторам автоматически определять древо видную конфигурацию связей в сети при произвольном соединении портов между собой. Для нормальной работы коммутатора требуется отсутствие замкнутых маршрутов в сети. Эти маршруты могут создаваться администратором специально для образования резервных связей или же возникать случайным образом, что вполне возможно, если сеть имеет многочисленные связи, и кабельная система плохо структурирована или документирована [5].
Поддерживающие алгоритм STA коммутаторы автоматически создают активную древовидную конфигурацию связей (т.е. связную конфигурацию без петель) на множество всех связей сети. Такая конфигурация называется покрывающим деревом -Spanning Tree (иногда ее называют основным деревом), и ее название дало имя всему алгоритму. Алгоритм Spanning Tree описан в стандарте IEEE 802.1D, том же стандарте, который определяет принципы работы прозрачных мостов.
Назначение и суть алгоритма STA состоит в том, чтобы в разветвленной сети, имеющей кольца и петли, исключить избыточные линии связи посредством отключения соответствующих портов на коммутаторах. Линии связи исключаются таким образом, чтобы от любого компьютера, находящегося в сети, к любому другому компьютеру, находящемуся в той же сети, пакеты
передавались по одному единственному оптимальному с точки зрения скорости доставки пакетов маршруту.
В нашем случае - с точки зрения доступности для каждого потенциального компьютера, с которого может поступить запрос на получение видеофайла.
Получившееся разбиение вторичных серверов по зонам учитывается затем при распределении стартовых видеофрагментов. Стартовые видеофрагменты размещаются в наиболее доступных зонах для того, чтобы пользователи могли максимально быстро начать просмотр запрошенного видеофайла.
Для определения зон необходимо с помощью алгоритма STA построить покрывающие деревья для каждого вторичного сервера, считая его корневым. Последующее логическое пересечение построенных деревьев позволит определить среднюю доступность каждого вторичного сервера. Сгруппировав все вторичные серверы по полученному показателю, мы сможем получить зоны.
Понятие расстояния играет важную роль в построении покрывающего дерева. Именно по этому критерию отбираются избыточные связи. Расстояние до корня определяется как суммарное условное время на передачу одного бита данных от данного вторичного сервера до корневого вторичного сервера. Условное время сегмента рассчитывается как время, затраченное на передачу одного бита информации в 10 наносе-кундных единицах между непосредственно связанными по сегменту сети портами. Так, для сегмента Ethernet это время равно 10 условным единицам, а для сегмента Token Ring 16 Мбит/с - 6,25. (Алгоритм STA не связан с каким-либо определенным стандартом канального уровня, он может применяться к коммутаторам, соединяющим сети различных технологий [5].)
В процессе функционирования системы вторичные серверы должны обмениваться служебными пакетами для того, чтобы удостовериться в доступности друг друга. Если возникает ситуация, когда ранее доступный сервер становится недоступным, необходимо вновь запускать процедуру определения зон. Данная процедура может быть иниции-
рована любым из вторичных серверов, а также центральным сервером.
Метод последовательной передачи видеопотоков от множества источников к одному получателю
Несмотря на то, что рассматриваемый выше метод подразумевает именно параллельную передачу видеопотоков от множества источников к одному получателю, даже при последовательной передаче видеофрагментов и соблюдении ряда условий можно значительно снизить нагрузку на центральный сервер.
Для организации последовательной передачи видеопотоков необходимо выполнить следующие условия:
- видеофрагменты должны быть оформлены в виде файлов формата потокового видео (например, WMA);
- на каждом из вторичных серверов должен быть установлен и запущен Web-сервер, а видеофрагменты должны быть расположены в одной из виртуальных папок на Web-сервере;
- в базе данных центрального сервера должны быть прописаны все пути к фрагментам видеофайла, расположенных на вторичных серверах.
При запросе видеофайла центральный сервер выстраивает список видеофрагментов, формирует файл в формате ASX, в который вставляются ссылки на местоположение видеофрагментов на вторичных серверах, и передает файл клиенту. Проигрыватель видео, запущенный на компьютере пользователя, проигрывая полученный
ASX-файл, обращается по указанным в нем ссылкам, запрашивая данные с вторичных серверов, тем самым, минуя центральный сервер. Поскольку видеофайлы записаны в формате потокового видео (WMV), пользователь начинает просматривать видео сразу же, как только получает первые кадры. В этом случае полученные файлы не сохраняются на компьютере пользователя, что экономит место на диске, а также служит определенной гарантией защиты видеофайлов от несанкционированного копирования и дальнейшего распространения. Заключение
Сегодня Grid претендует на первые роли не только в научно-технической сфере, но и
во Всемирной паутине вообще, которая сама начиналась как технология для научного сотрудничества, а впоследствии стала важнейшим средством ведения бизнеса. Аналогичную эволюцию испытывает и идея Grid, однако превращение Сети в инфраструктуру для производственной деятельности требует новых подходов.
Действительно, на пути массового коммерческого использования «максималистских» идей, высказываемых поклонниками Grid, еще немало препятствий. Они связанны, в первую очередь, с осторожным отношением бизнеса к кооперации, потенциально представляющей угрозу информационной и финансовой безопасности. Пока возможные пути сотрудничества осторожно изучаются. Универсального решения проблем безопасности, арбитража и биллинга еще нет, участники рынка пытаются договориться, установить некие общие «правила игры».
Однако в области дистанционного обучения уже сегодня Grid-технологии заслуживают пристального внимания. Разработанные на данные момент принципы в рамках Grid-технологий позволяют решать задачи, связанные с распределенным хранением и оперативной доставкой мультимедийных данных большого объема пользователям системы дистанционного обучения. Для пользователей системы дистанционного обучения всегда важно, чтобы центральный сервер был максимально доступен для новых запросов, которые не всегда связаны с необходимостью просмотра видеороликов или прослушивания звукозаписей. Поскольку передача всего лишь нескольких видео- и аудио-потоков может полностью занять выходной канал центрального сервера, его необходимо максимально разгрузить, а этого можно добиться, распределив мультимедийные данные на вторичных серверах. В этом случае выходной канал центрального сервера всегда будет открыт для новых запросов, а параллельная передача нескольких видеопотоков от многих источников к одному получателю значительно увеличит скорость получения запрошенных пользователем видеоданных.
При распределении видеофрагментов по серверам стартовые фрагменты каждого ви-
деофайла имеет смысл размещать на наиболее доступных вторичных серверах для того, чтобы максимально сократить время ожидания начала проигрывания файла на клиенте. Для определения наиболее доступных серверов можно использовать алгоритм покрывающего дерева.
Рассмотренные в статье принципы распределения данных позволяют значительно сократить нагрузку на центральный сервер, распределив не только данные, но и потоки передачи данных. Однако для снижения нагрузки на центральный сервер не обязательно организовывать параллельную передачу видеопотоков от нескольких источников к
одному получателю, что связано с необходимостью создания сложного программного обеспечения. Достаточно оформить видеофрагменты одного видеофайла, распределенные по вторичным серверам, в формате потокового видео и передать пользователю файл, содержащий ссылки на эти фрагменты. В этом случае центральный сервер также не будет занят передачей видеопотоков, а задержки при получении видеофайла пользователем будут незначительны, поскольку потоковое видео начинает проигрываться сразу же при получении первых кадров.
Литература
1. В. Коваленко, Д. Корягин. Эволюция и проблемы Grid // Открытые системы, №1, январь 2003 г.
2. M. Ривкин. ORACLE и коммерческая GRID // http://www.citforum.ru/database/oracle/commercial_grid/.
3. Н. Дубова. Учет и контроль для «коммунальных вычислений» // Открытые системы, №1, январь 2003 г.
4. П. Анни. Этот Grid — неспроста... // Открытые системы, №1, январь 2003 г.
5. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. -СПб.: Питер, 2002 г.
Результаты исследования на тему «Что думают учителя об информатизации образования»
С.М. Конюшенко, доцент, к.ф-м.н. тел. 89022372754, sm@albertina.ru Калининградский государственный университет http://www.albertina.ru/
Here are the results of the monitoring that has been made by Kaliningrad schools teachers in the problem of using informational technology in education.
Важной отличительной особенностью современ-
I } ного этапа разви-
тия системы образования является ее информатизация. На наш взгляд, это важный и неизбежный процесс.
При этом информатизацию образования чаще рассматривают как «процесс подготовки граждан к жизни в условиях современного информа-
ционного мирового сообщества и повышения качества общеобразовательной и профессиональной подготовки специалистов на основе широкого использования вычислительной и другой информационной техники» [1]. Еще в 1985 году было принято решение о поставке в сферу образования нескольких тысяч первых советских компьютеров и о введении в школах курса «Информатика и вычислительная техника». Можно сказать, что именно в это время появилось понятие компьютерная грамотность, под которым понималось владение навыками решения задач с помощью
