Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
4 results
Search Results
Item Метод досягнення консенсусу у розподілених сервісних системах(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Журавель, С.; Шпур, О.; Пиріг, Ю.; Zhuravel, S.; Shpur, O.; Pyrih, Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ статті розглядаються проблеми досягнення консенсусу врозподілених інфокомунікаційних системах для підвищення відмовостійкості їхньої роботи. Запропоновано метод досягнення консенсусу системи шляхом зменшення проблем лінеаризованості та повного порядку повідомлень і мережі. Запропоновано виявлення збоїв вузлів у кластері. Суть методу полягає у вирішенні проблеми консенсусу через алгоритм трансляції повного порядку шляхом використання операції лінійного приросту, що дозволить стверджувати про правильну роботу (консенсус) розподіленої системи. Подальший аналіз системи під час коректної роботи виявляє несправності за часом тайм-аут, який сигналізує про втрату зв’язку з вузлом, з яким неможливо обмінюватися повідомленнями. Такий підхід дозволить виявляти несправність вузла та уникнути можливих помилкових висновків про його несправність. Для визначення очікуваної затримки пропонуємо використати модель SARIMA. Її використання дозволить проводити аналіз даних із використанням функцій авторегресії та ковзного середнього. Це, своєю чергою, зменшить кількість реконфігурацій системи та виборів нового керівника і, як наслідок, підвищить відмовостійкість розподіленої системItem Принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Бородій, І. І.; Парамуд, Я. С.; Сав’як, В. В.; Borodii, I.; Paramud, Y.; Savyak, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних, а також основні принципи побудови програмних систем формування агрегованих даних. Проведено їхній порівняльний аналіз, запропоновано альтернативний принцип побудови програмної системи. За цим принципом побудови можна усунути проблеми швидкої та надійної обробки даних, масштабування, автоматизації роботи складових програмної системи, якості та безпеки даних.Item Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою..................(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Годич, О. В.; Мазепа, Т. П.Годич О. В. Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою / О. В. Годич, Т. П. Мазепа // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 743 : Інформаційні системи та мережі. – С. 64–73. – Бібліографія: 27 назв.Item Обчислювальні аспекти аналізу даних на основі карт Кохонена(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Годич, О. В.; Давидов, М. В.; Нікольський, Ю. В.; Пасічник, В. В.; Щербина, Ю. М.Тенденції останнього десятиліття розвитку архітектури центральних обчислювальних процесорів чітко вказують на використання багатоядерного підходу зі збільшенням кількості процесорів кожні вісімнадцять місяців відповідно до закону Мура. Зміщення від архітектури швидких одноядерних до повільніших багатоядерних процесорів ставить питання про масштабовність великого класу обчислювальних алгоритмів, зокрема алгоритмів аналізу даних. Висвітлено результати дослідження з використання сучасних парадигм паралелізації у програмуванні з метою масштабування процесів аналізу даних на основі карт Кохонена. The trends of the past decade in architecture of the central processing unit show a clear direction towards multi-core processors with the number of cores increasing every eighteen months according to the Moore’s law. The shift from fast single-core to slower multi-core CPUs poses a question of scalability for a vast class of computational algorithms including algorithm used for data analysis. This paper presents the research result of using state of the art parallelisation programming paradigms to scale data analysis processes based on Self- Organising Maps.