CC BY
9effective biogas production. Agronomy Research. № 6 (Special issue). P.341-348.
12. Eder B., Schultz H. (2006) Biogazovyye ustanovki: Prakticheskoye posobiye. [Biogas Plants: A Practical Guide]. Avaliable at: URL: http:// zorgbio-gas.ru/biblioteka/kniga-o-biogaze.
13. Dobyshev, A. S., Ostreyko A.A. (2013) Pod-bor I podgotovka zhivotnovodcheskogo syr'ya dlya bi-ogazovykh ustanovok. [Selection and preparation of livestock raw materials for biogas plants.] Aktual'nye problem intensivnogo razvitiya zhivotnovodstva,issue 3. 16, part 1. pp. 394-401.
14. Agro-perspective. And we have biogas. Available at: http://www.agroperspectiva.com/ru/free_arti-cle/190.
15. Bernyk I.M. (2013) Intensyfikatsiya tekhnolo-hichnykh protsesiv obrobky kharchovykh seredovyshch. [Intensification of technological processes of food processing]. Vibratsiyi v tekhnitsi ta tekhnolohiyakh, issue № 3 (71). pp. 109-115.
16. Luhovskoy A., Chuhraev N. (2007). Ultrasound cavitation in modern technologies. Kiev: Publishing and Printing Center "Kyiv University", 244 p.
17. Baader V., Done E., Brennderfer M. (1982) Biogaz: teoriya i praktika. [Biogas: theory and practice.]. M.: Kolos. 148p.
18. Angelidaki, I., Ellegaard, L. (2003). Codiges-tion of manure and organic wastes in centralized biogas plants. Appl. Biochem. Biotechnol, vol. 109.P. 95-105.
19. Page, L. H., Ni, J. Q., Heber, A. J., Mosier, N. S., Liu, X., Joo, H. S., Harrison, J. H. (2014). Characteristics of volatile fatty acids in stored dairy manure before and after anaerobic digestion. Biosystems Engineering, vol. 118,16-28.
20. Conn, K. L., Topp, E., Lazarovits, G. (2007). Factors influencing the concentration of volatile fatty acids, ammonia, and other nutrients in stored liquid pig manure. Journal of environmental quality, Vol. 36(2), P. 440-447.
21. Voyets'ka O.V., Chemeha I. S., Tsyundyk O. H., Mohylyans'kyy M.O., Teplyy I. V. (2018) Perspek-tyvy vykorystanny apobichnykh produktiv tsukrovoho vyrobnytstva. [Prospects for the use of by-products of sugar production.] Zernovi produkty i kombikormy, vol.18, part.1. pp. 37 - 43.
22. Shutyuk V.V., Shtangeev K.O., Vasilenko T.P., Samiilenko S.M. (2014) Investigation of variants of production of solid fuel from waste products of sugar production and conditions of its combustion. Sugar Ukraine. №12 (108). P. 20-24.
23. Kerstin M., Sharif A., Wiebke G., Marian K. (2018) Sugar beet silage as highly flexible feedstock for on demand biogas production. Sugar Industry. vol. 143. №12. P. 691-698.
24. Gazalli H., Malik A.H., Sofi A.H., Wani S.A., Pal M. A., Mir A., Ashraf H. (2014) Nutritional value and physiological effect of apple pomace [Text]. International Journal of Food Nutrition and Safety. № 5 (1). P. 11-15.
ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДОСТУПНОСТ1 ШФОРМАЦП У ЦЕНТР1 ОБРОБКИ ДАНИХ НА ОСНОВ1
БАЛАНСУ ПРОДУКТИВНОСТ1 СИСТЕМИ
Кртчтков Ю.А.
кандидат технгчних наук, начальник науково-досл1дного в1дд1лу Центру военно-стратеггчних досл1-джень Нацюнального унгверситету оборони Украти 1мет 1вана Черняховського, Украша, м. Кшв
Прийма Я.О.
старший науковий ствробтник науково-досл1дного в1дд1лу Центру военно-стратеггчних досл1-джень Нацгонального унгверситету оборони Украти 1мет 1вана Черняховського, Украша, м. Кшв
Веретнов А.О.
ад'юнкт науково-органгзацтного в1ддту Центрального науково-досл1дного тституту озброення
та вшськовог техшки Збройних Сил Укра'ши, Украша, м. Кшв
ENSURING AVAILABILITY OF INFORMATION IN THE DATA PROCESSING CENTER ON THE
BASIS OF SYSTEM PRODUCTIVITY BALANCE
Kirpichnikov Yu.
Candidate of Technical Sciences, nachal'nyk naukovo-doslidnoho viddilu Center for Military Strategic Doslidzhen The National Defense University of Ukraine named after Ivan Cherniakhovskyi, Ukraine, Kyiv
Pryjma Ya.
senior Research Fellow Center for Military Strategic Doslidzhen The National Defense University of
Ukraine named after Ivan Cherniakhovskyi, Ukraine, Kyiv
Veretnov A.
ad'yunkt (state) of science-organizational activity Central scientific research institute of armaments and
military equipment of Armed Forces of Ukraine, Ukraine, Kyiv
Анотащя
Дослвджуеться проблема забезпечення доступносп шформацп' у розподшеному мережевому середо-вищ1 центру обробки даних. Визначено структуру та розроблено опис процесу функцюнування шформа-цшно1 системи, призначено1 для розподшеного виконання завдань. Запропоновано методику оцшки про-дуктивносп елеменпв розподшено1 шформацшно1 системи на основ1 побудови часового профшю.
Abstract
The problem of ensuring the availability of information in the distributed network environment of the data center is investigated. The structure and the description of process of functioning of the information system intended for distributed performance of tasks are defined. The method of estimation of productivity of elements of the distributed information system on the basis of construction of a time profile is offered
Ключовi слова: центр обробки даних; розподшена шформацшна система; часовий профшь; послвдо-вний виконавець; пропускна спроможшсть; час вадгуку системи.
Keywords: data processing center; distributed information system; time profile; consistent performer; bandwidth; system response time.
Вступ. Програмно-апаратною основою та головною складовою сучасно1 шформацшно1' шфра-структури дедалi стають центри обробки даних (ЦОД). Сучасний ЦОД - це складний, розподшений у просторi програмно-апаратний комплекс, призна-чений для обробки, збертання i розповсюдження iнформацiï шляхом надання iнформацiйних послуг споживачам iнформацiï [1]. У зв'язку з цим, важ-ливе значення набувають такi показники продукти-вностi функцiонування ЦОД, як його пропускна спроможшсть та час ввдгуку. Серед багатьох факто-рiв, на якi впливають зазначенi показники, важливе значення займае забезпечення доступносп шфор-мацiï.
Для забезпечення доступносп iнформацiï не-обхiдним е апрюрне знання показникiв ефективно-стi функцюнування ЦОД. Одним iз суттевих показ-никiв ефективностi, який впливае на доступшсть ш-формацiï в ЦОД е продуктившсть його розподiленоï шформацшно1' системи (Р1С).
1снуюча практика оцшювання продуктивностi Р1С ЦОД носить лише орiентовний характер. Най-бiльш рацюнальним пiдходом щодо одержання ро-зрахуншв продуктивностi Р1С ЦОД е застосування прогностичних моделей. Знаючи прогноз продук-тивностi Р1С можна передбачити поведшку системи у рiзних умовах функцюнування та забезпечення доступносп шформацп ЦОД.
Постiйне зростання обчислювальних можли-востей апаратних платформ та нерiвномiрнiсть оно-влення обчислювально1' техшки призводить до того, що матерiальну основу Р1С, що взаемодiяти-муть у ЦОД, сьогоднi складають рiзнорiднi за поту-жнiстю апаратнi засоби. Робота цих засобiв повинна бути узгоджена з урахуванням продуктивно-сп та iндивiдуальних особливостей побудови програмного забезпечення.
У зв'язку з цим актуальною е загальна проблема прогнозування продуктивносп Р1С ЦОД та оцiнювання доступносп шформацп з урахуванням технiчних параметрiв складових елементiв ЦОД.
Аналiз останшх дослiджень та публiкацiй. Переважна бшьшють теорiй побудови розподше-них шформацшних систем, що складають обчислю-вальну мережу ЦОД, не охоплюють ва зазначенi вище особливостi комплексно. Проблема визна-чення продуктивностi Р1С ЦОД пов'язуеться з по-будовою математичних моделей, якi б дозволили
варшвати простiр ознак доступностi iнформацiï на основi прогностичних коефiцiентiв. Один з таких пiдходiв базуеться на використанш калiбруваль-ного методу [2]. Разом з тим, запропонована модель достатньо складно масштабуеться на випадок опису великих систем, яш складаються з сотень i тисяч вузлiв.
Традицiйнi моделi для паралельних систем пе-редбачають постiйний склад обчислювального простору i не застосовуються для опису розподшених систем, тому продуктившсть розподшених додат-кiв описуеться, як правило, на яшсному рiвнi. Останнiм часом з'явились та одержали розвиток технологи розподшених обчислень [3], яш застосовуються за учасп рiзнорiдних обчислювальних ресу-рав. Особливiстю таких Р1С е неоднорвдна та дина-мiчно-змiнна структура ресурав - обчислювальнi вузли можуть тдключатися до системи та вихо-дити з не1' у будь-який момент протягом роботи системи. Разом з тим, хоча модель у [3] i враховуе де-яш особливосп Р1С, проте не дозволяе шльшсно оцiнювати загальну продуктивнiсть тако1' системи.
У роботi [4] запропоновано шдхвд до оцiнки доступностi шформацп на основi продуктивностi розподiлених обчислювальних систем, до складу яких входять вузли рiзноï потужностi. При цьому вузли беруть участь у обчисленнях згiдно з певним розкладом - функщею, яка приймае значення 1 у моменти, коли вузол виднеться для обчислень, i 0 у протилежному випадку. Обмеженiсть моделi [4] визначаеться необхадшстю апрiорного знання роз-кладу роботи системи. У [5] для таких систем "з розкладом" авторами пропонуеться методика аналiзу продуктивностi, заснована на порiвняннi роботи системи з еталонною гшотетичною системою. Ва-рiювання еталонно1' системи дозволяе одержати ш-лькiснi оцiнки рiзних характеристик, що i було реа-лiзовано на практицi у системi BNB-Grid [6]. Проте такий шдхш не дозволяе обчислювати кiлькiснi характеристики системи апрюрно, на основi аналiти-чних розрахункiв.
У [7] пропонуеться ощнювати продуктивнiсть Р1С iз сервiс-орiентованою архiтектурою шляхом урахування залежносп пропускно1' здатностi та об-сягу буферiв базово1' телекомунiкацiйноï мережi вш ймовiрностi втрати запитiв в системг Визначення параметрiв здiйснюеться шляхом моделювання за допомогою iерархiчних кольорових мереж Петр^
хоча запропонований апарат не дае можливосп здiйснювати алгоритмiчний аналiз роботи мереж!
Найбiльш близькими щодо виршення про-блеми побудови моделi розподшеного процесу фу-нкцiонування Р1С у теоретичному плаш е роботи в обласп теорiï розподiлених обчислень та паралель-них процесiв. Так, у [8] алгоритми оцiнювання ба-зуються на ощнюванш часу виконання задач, який залежить ввд багатьох факторiв - арх1тектури сис-теми, середовища паралельних обчислень, власти-востей програмних засобiв, як1 застосовуються. У [9] основний акцент робиться на оцшюванш влас-тивостей потоков iнформацiï та впливу на загальну продуктивнiсть системи. У [10] наведено порiвпя-льний аналiз технологiй оцiнювання продуктивно-сп, як1 використовуються в сучасних парадигмах розподшених обчислень. Вiдмiчаеться, що, хоча ко-жна з цих парадигм мае власш засоби оцiнки продуктивности всi вони е постфакторними i потребу-ють достатньоï статистики роботи системи. При цьому апрюрне оцiнювання продуктивностi зали-шаеться проблемним питаниям.
Отже, у наведених роботах не враховуються шдивщуальш апаратнi особливосп елементiв системи, поведiнка у процеа функцiонування та внут-ршш комунiкацiйнi можливостi елементiв системи. Залишаються не вирiшеними питання комплексного оцшювання продуктивносл Р1С з урахуванням зазначених ранiше особливостей побудови: багаторiвневоï архiтектури, вiдсутностi централiзацiï та координацiï часу, наявностi конф-лiктiв та ресурсiв, як1 стльно використовуються.
Метою статт е розробка тдходу щодо забезпечення доступносп шформацп центру обробки даних на основi оцшки балансу продуктивносп системи.
Виклад основного MaTepiaiy.
Структура та процес функцюнування розпо-дтеноХ 1нформацшно'1 системи ЦОД. Вже достат-ньо тривалий час робота складних iнформацiйних систем з розподшеною архiтектурою описуеться моделлю, яка дае можливють представити таку систему як сукупшсть взаемодiючих автономних сут-ностей iнформацiйного простору. Процес функцюнування Р1С, що працюе у складi ЦОД, визначае взаемод1я процеав роботи програмних об'ектiв
(агентiв) Ai ■, i = 1, m, j = 1, щ , як1 працюють пiд керiвництвом контейнерiв K ■, i = 1, m, j = 1, щ , з операторами Oi . та логiчним середовищем плат-форми iснування Пг ; у деякому фiзичному сере-довищi розподшено1' iнформацiйноï системи. Суку-пнiсть П ., O j, A j, K j утворюе послiдовного
виконавця B . У свою чергу сукупнiсть послщов-
', J
них виконавцiв утворюе розподшеного виконавця [11].
Схематичне уявлення про цю взаемодш мо-жна описати так. Кожен оператор O виконуе пе-
', J
вну послiдовнiсть дiй, як1 визначенi регламентом його роботи. При цьому вш працюе у програмному
середовищi, встановленому на його платформi П. . (програмне забезпечення ЦОД, розподiленi
', J
додатки та iн.). Послвдовшсть дiй виконавця скла-даеться з окремих крошв
S,,jk, i = 1, m j = 1 щ k = IKi,j , де Ku -
загальна шльшсть крок1в j-го виконавця i-го рiвня, як1 фiксуються логiчним середовищем платформи та е видимими для його агента A , .
', J
На основi дiй оператора належний йому агент визначае лопчну послiдовнiсть сво1'х дiй. Частина цих дш - звернення та передача шформацп до ш-ших агенпв, а iнша частина - до оператора. Звернення до агеппв та оператора супроводжуються передачею поввдомлень вiдповiдного типу. Такий шд-хвд дозволяе наочно подати роботу системи у виглядi мережевого графжа, кожен крок якого у по-дальшому може бути оцiненим з точки зору його тривалосп.
Основт параметри продуктивной! розпод1-лено'11нформацшно'1 системи. Для забезпечення можливосп ощнювання алгоритмiчного та шльшс-ного аспекпв функцiонування Р1С скористаемось шдходом [12-14], де зазначаеться, що основш види продуктивностi можуть бути отримаш на основi ча-сово1' дiаграми роботи комп'ютерно1' системи. Тому метою е отримання часово1' дiаграми роботи системи. Цю дiаграму можна описати за допомогою часового профшю.
Часовим профыем роботи розподшено1' сис-теми CS назвемо вектор-функцш
G(t) = [^1 (t)> g2 (tgn (t)] i =1, n, де g! (t) - ча-совий профiль послщовного виконавця SE G CE
Часовим профыем посл1довного виконавця SE назвемо однозначну функцш g (t ), визна-чену на R, з областю значень - множина кортеж1в
виду <p, s, q, a >, де p G P - процес,
s G S (p ) - крок, q g cx (s) - д1я, a g w(qt ) -
атомарний процес послiдовного виконавця SE .
Завдання побудови G(t) для системи CS розби-ваеться на два етапи:
- для кожного SE визначити послщовшсть
виконуваних ним дiй;
- для кожно1' дй' визначити час, необхвдний да-ному SE на ïï виконання.
Кожен з крошв передбачае певну сукупнiсть операцiй у системi
cx (s) = <формуванняоб екта, активащя, обчислення,...> , яш визначають функцiональнiсть агентiв у сис-темi. У свою чергу, кожна дiя складаеться з мно-жини атомарних процесiв, що виконуються машиною шд час реалiзацiï дш w(qt) = <старт, запит,,..., стоп, пауза>.
Кожен атомарний процес володie деякою три-валiстю його виконання, сумарна тривалiсть сукуп-носп атомарних процеав i визначатиме загальний час виконання програми при вирiшеннi певних задач. Знаючи часовий профшь поведiнки системи, можна отримати оцшки рiзних видiв продуктивно-стi, а також вивести сшвввдношення, що зв'язують основш форми продуктивностi з рiзними шльшс-ними характеристиками функцiонування системи.
Нехай дано розподшену систему CS, яка складаеться з Q послвдовних виконавцiв. Введемо змiннi, що характеризують функцiонування CS :
T - тривалють перiоду функцiонування CS за астрономiчним часом;
J - число завдань, виконаних CS за перюд спостереження.
Завдання можна розумiти як виконання операций, функцп, кроку, команди i тому подiбне.
Позначимо:
X =
-J/ -
пропускна спроможнiсть системи
CS ;
U. - кiлькiсть астрономiчного часу, який i-й
послвдовний виконавець з CS , був зайнятий вико-нанням завдання з J;
W = U'/т - завантаження i-го виконавця; ' /T
N - загальна к1льк1сть дш (дiя е складовою
частиною завдання), виконаних i-м послiдовним виконавцем протягом перiоду T.
■ середнiй час ди i-го послiдов-
PW. = U
N
PwiEni
Збiльшення числа дiй на одну задачу E^ , або
зменшення потужностi (зб№шення часу Pw i),
однозначно призводять до зменшення пропускно! спроможностi виконавця.
Також визначимо сшввщношення мiж потуж-нiстю ПOCлiдOBHOГO виконавця , числом N виконуваних ним дш при рiшеннi задачi i ввдно-шенням часу обчислення U. до часу обмшу Toi:
Л = To'у/ , де T > To' + U.
Тепер завдання щодо под^ задач на розподь ленiй системi CS можна сформулювати так:
1. Дано: N - загальна шльшсть дiй, як1 треба виконати за час Т;
2. Треба так розподiлити щ дй' мiж Q виконав-
T T цями щоб: ---— > Pw або -> n (Л + i),
(1 + л' )n ' PW' J
m rp
де JjNi = N, Л,.= T°l i T >To, + U'.
i=i Ui
Знаючи часовий профiль G(t), можна отримати набiр операцiйних змiнних W, N., J i T. Вiзь-
мемо у якостi завдання виконання процесу у сис-темi, а як дш - атомарний процес послвдовного виконавця. Тодi:
J = 1LJi, де j = X g (tk ) (tk - момент за-
i=i tk eT
к1нчення процесу, наприклад, звернення до Stop в профш g').
T
U, (tk )dt, де Zp (t) -
характеристи-
PeP 0
чна функця кроку процесу p, тобто % (t) = 1 якщо gi (t) = (p.s.q.a), або % (t) = 0 у протиле-
ного виконавця (це потужшсть виконавця, яка зале-жить ввд продуктивностi його апаратних засобiв та оргашзацп процесу);
Ent = N'//j - середне число дш i-го об'екта на
одне завдання з J.
У цих позначеннях справедливим буде насту-пне твердження.
Пропускна спроможтсть i-го послiдовного
виконавця '' = 1, Q може бути визначена за сшвввд-
W
ношенням X = - '
жному випадку.
Т
N = №' Де - функщя, яка прий-
реР 0
мае значення 1 у момент змши значення gj () = 1
i дорiвнюе 0 в решту моментiв часу.
Наступним важливим показником продуктив-ностi е час вiдгуку системи. Нехай на СБ розташо-вано N агенпв, до яких надходять запити. У якосп завдання вiзьмемо виконання ]-м агентом (
] = 1, N) запиту. Припускаемо, що N не змшю-еться протягом перюду спостереження. Введемо наступнi позначення:
J - число запитiв, виконаних за перюд спостереження Т;
I' - число завдань, що надшшли в систему за перюд спостереження;
г (к) - час корисно! роботи ^го агента; 2(к) = Т, г (к) - час "простою" ^го агента.
Середнш час виконання завдання можна вира-
1 N
зити як к = _ £ г (к )•
J к=1
Середнш час оч^вання запиту можна вира-1 N
зити як 2 = — ^(Т - г (к)).
J к=1
Взаемозв'язок мiж часом ввдгуку i пропускною спроможнiстю системи може бути визначено на ос-
N I'
новi сшввщношення: к = N - 2 —, що може бути
X I
доведено наступним чином:
Ук | к = ^ г(к)+г (к ) = Т. Звiдси
N N
! z(k)+! r (k) = NT . У разi, коли CS - посл!
N
r
k =1 k=1
довний виконавець, ! r (k) < t . Далi
k=1
— ! z(k ) + — ! r (k ) = NT, або, використовуючи
J k=1 J k =1 J
ранiше введенi позначення, можна записати
^J ' n N.
2--+ R = —, зввдки отримуемо пiдтвердження ю-
J X
■ n N J тинноси R =--Z — .
X J
Використовуючи рашше введене визначення пропускно1' спроможностi, отримуемо:
_ N • Pwi • Ent 7J Z , j T
R =-'i-L - Z-. У р^ N « J :
W
J,
r_N• Pw, ■ Eni = W .
На основi двох розглянутих видiв продуктивносп визначимо характеристики, як1 описують ви-користання ресурсiв (пам'ятi) в систем! Нехай фу-
нкцiя Stg(p, t ) визначае шльшсть одиниць пам'яп, займано!' процесом p у момент t. Позна-
де
чимо: mt (p) = j Stg(p, t)dt i Str =1 jTm, {p),
о J p
N - число агентiв, як1 були присутш у момент t=0, тобто не враховуемо динашки функцiонувания аге-нпв, а сума береться за вама p в системi. Тодi шльшсть пам'яп, яка використовуеться в системi у мо-
t
мент t, дорiвнюе m(t) = ! Stg(p, t).
p=1
У цих позначеннях середня к1льк1сть пам'ятi, що використовуеться у систем! можна виразити як 1 T
M = — j m(t)dt, або, використовуючи вираз для
m(t):
1 T N
M =1 j! Stg(p, t )d
t=
V J p=1 0
0 p=1 л
t
( 1 N T Л J f 1 N
1 !j ^g^t)dt = j 1 ! m (p) mt (pk)
V J'p=1
Зввдки отримуемо M = X • Str.
Використовуючи формулу часу ввдгуку i поставивши в не1' вираз для X, отримаемо
л=NlSS!L _ z.
M
Наведеш спiввiдношення дозволяють шльш-сно оцшити параметри розподiлених шформацш-них систем та синтезувати системи iз заданими параметрами пропускною спроможнiстю i часом ввд-гуку. Таким чином, реатзуеться можливiсть апрiорного формування структури Р1С ЦОД з зав-часно заданими параметрами щодо доступносп ш-формацiï.
Аналгз результатгв застосування методики. Запропонована модель не потребуе визначення прогностичних коефщенпв, необхiдних для реаль зацiï подходу на основi використання катбруваль-ного методу [2]. Крiм того, запропонована модель добре узгоджуеться також i з парадигмою розподь лених обчислень довготривалих задач з непостш-ним складом виконавцiв [3]. У такому випадку змiнним параметром е шльшсть послвдовних вико-навщв та 1'х iерархiчна пiдпорядковаиiсть розподь леному виконавцевi.
На вiдмiну ввд моделей ощнювання продукти-вностi у системах, яш працюють за розкладом [4, 5], запропонована модель не потребуе апрюрного знання розкладу роботи та визначення еталонних параметрiв процесу.
Порiвняння запропонованого пiдходу з моде-люванням за допомогою iерархiчних кольорових мереж Петрi [7] сввдчить про ввдсутшсть необхвд-ностi апрiорного достатньо складного обчислення ймовiрностi втрати запитiв в систем! А, у порiв-нянш з технологiями сучасних розподiлених обчислень (Cloud, Jungle and Fog Computing) [10] немае необхвдносп збору достатньо1' кiлькостi статистики роботи системи для ïï постфакторного оцiнювания.
Висновки. Застосування часових профшв для виршення задачi аналiзу продуктивностi розподь лено1' iнформацiйноï системи дозволяе вирiшити проблему апрюрно1' оцiнки параметрiв проектова-них розподшених систем з метою розгортання на рiзнорiдних апаратних платформах. Як видно з про-веденого дослвдження, вих1дними даними для обчислень е часовi показники виконання елементар-них операцiй при виконаннi завдань системою. За-значенi показники безпосередньо залежать вiд технiчних характеристик апаратних платформ ви-конавцiв i напряму визначають параметри продук-тивностi системи в цшому. Точнiсть визначення продуктивносп системи залежатиме ввд точносп визначення часу виконання окремих атомарних операцш.
Напрямком подальших дослiджeнь може бути широке коло питань теоретичного обгрунту-вання впливу технiчних параметрiв обчислювальних систем на параметри продуктивносп ЦОД. Адже, арх1тектура та параметри обладнання (про-цесор, пам'ять) можуть суттево змiнювати часовий профiль виконання одних i тих завдань. Ввдтак, за-значенi аспекти потребують окремого (шдиввдуаль-ного) врахування.
Список лiтepaтypи
1. Афанасьев А.П. Аналитическая модель оценки производительности распределенных систем [Текст] / А.П. Афанасьев, М.А. Посипшн, А.С. Хританков // Программные продукты и системы. / 2009. - № 4. / С. 60-64.
2. Кошаба О.М. Изучение метода калибровки как важного составляющего теории производительности вычислительных систем [Текст] / О.М. Кошаба // III М1жнародна науково-практична конфе-ренщя "1нформацшш технологи в освт, наущ i технщГ: Тези допов. Черкаси, 2016. - С. 52-54.
о
3. Sukhoroslov O.V. Comparative study of scheduling algorithms for distributed computing environments [Text] / O.V. Sukhoroslov, A.M. Nazarenko // Program Systems: Theory and Applications. / 2017. / Volume 8. - Issue 1. / Р. 63-81.
4. Юршчшков Ю.А. Оцшка технолопчних ршень щодо створення програмно-апаратно! платформи шформацшно! шфраструктури Мшстерства оборони Укра!ни / Ю.А. Юршчшков, М.В. Петрушен, Ю.В. Кондратенко, В.А. Федорiенко, О.В. Головченко // Збiрник наукових праць Центру военно-стратепчних дослiджень Нацiонального унiверситету оборони Укра!ни iменi 1вана Черняховського. - 2016. - № 2. - С. 39-43.
5. Хританков А.С. Оценка эффективности распределенных систем при решении задач переменного размера [Текст] / А.С. Хританков // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2010. / № 2(66). - С. 6671.
6. Посипшн М.А. Методы и распределенная программная инфраструктура для численного решения задачи поиска молекулярных кластеров с минимальной энергией [Текст] / М.А. Посипшн // Информационные технологии. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. / 2010. / № 1. - С. 210-219.
7. Kovalenko T.N. Analysis of Productivity of Distributed Systems with Service Oriented Architecture under Conditions of Limited Link and Buffer Resources of Telecommunication Network [Text] / T.N. Kovalenko // Electronic Scientific Specialized Edition Journal "Telecommunications Problems". -2012. - № 1 (6). -Р. 3-11.
8. Rauber Th. Parallel Programming for Multicore and Cluster Systems [Text] / Th. Rauber, G. Runger // Springer, XIII. - 2013. - 516 p.
9. Kahanwal, B. Towards High Performance Computing (HPC) Through Parallel Programming Paradigms and Their Principles [Text] / B. Kahanwal // International Journal of Programming Languages and Applications (IJPLA). / 2014. / Vol. 4. / No.1. - Р. 4555.
10. Hajibaba M. A Review on Modern Distributed Computing Paradigms: Cloud Computing, Jungle Computing and Fog Computing [Text] / M. Hajibaba, S. Gorgin // Journal of Computing and Information Technology. // 2014. // CIT 22, 2. - Р. 69-84.
11. Савченко В.А. Визначення продуктивносп мультиагентно! системи тдтримки прийняття рь шень на основi побудови часового профiлю [Текст] / В.А. Савченко // Зб. наук. пр. 1нституту проблем моделювання в енергетицг Моделювання та шфор-мацшш технологи. - К.: 1ПМЕ, 2011. - № 59. -С.67-72.
12. Смелянский Р.Л. Модель функционирования распределенной вычислительной системы с временем [Текст] / Р.Л. Смелянский // Программирование. // 2013. // No 5. - С. 22-34.
13. Smelianskii R.L. Automated Control Systems Networks [Text] / R.L. Smelianskii // Computer Networks. - 2011. - Vol. 2. - 240 p.
14. Savchenko V. Assessment of Performance of a Distributed Information System Based on Time Profile // V. Savchenko, O. Matsko, V. Vorobiova, Y. Ki-zyak, V. Duhanets // Eastern European Journal of Enterprise Technologies. 2017. №6/2 (90). - С. 41-54.
ВЗАСМОД1Я РАДЮШПУЛЬСНОГО ВИПРОМ1НЮВАННЯ З Б1ОЛОГ1ЧНО АКТИВНИМИ
ТОЧКАМИ ТВАРИН
Гузенко В.В.
асистент кафедри автоматизованих електромехангчних систем, Харювський нащональний техтчнийутверситет сшьського господарства 1мет Петра Василенка
ORSID: 0000-0001-8171-9487 Мандра А.В.
викладач кафедри iнформацшних управляючих систем та технологш, Нацгональний утверситет кораблебудування iменi адмiрала Макарова, м. Миколшв
ORSID: 0000-0002-0917-585 7 Василенко С.В. асистент кафедри iнженерiя i технологи, Азовський морський тститут Нацюнального }miверситету «Одеська морська академiя» THE INTERACTION OF RADIO PULSE RADIATION WITH BIOLOGICALLY ACTIVE POINTS OF
ANIMALS
Guzenko V.
Asistent, Department of Automated Electromechanical Systems, Petro Vasylenko Kharkiv National Technical University of the Agriculture
ORSID: 0000-0001-8171-9487 Mandra A.
Senior teacher, Department of information management systems and technologies, AdmiralMakarov National University of Shipbuilding, Mykolaiv
ORSID: 0000-0002-0917-5857 Vasilenko S.
Asistent, Department of Engineering and Technology Azov maritime institute National university «Odessa maritime academy»
