Academic literature on the topic 'Підхід розподілу даних'

Розроблено методику уточнених точкових оцінок параметра розподілу ймовірностей випадкової величини на підставі обмеженого обсягу статистичного матеріалу, що дало змогу виявити найбільш інформативний канал передачі даних і отримати його достовірну оцінку. Встановлено, що аналіз та оброблення даних здійснюють із залученням відомих методик з теорії ймовірностей та математичної статистики, де нагромаджено значний теоретичний і практичний досвід. Математичну модель, яка описує стан деякого об'єкта, процесу чи явища, подано у вигляді точкової оцінки параметра розподілу ймовірностей випадкової величини, значення якого отримують на підставі малої вибірки. Розглянуто традиційний підхід до виявлення найбільш інформативного каналу передачі даних про стан об'єкта, перебіг процесу чи явища і відсікання інших – менш достовірних. Це здійснюють за допомогою так званого механізму редукторів ступенів свободи, основний недолік якого в тому, що у відсічених каналах зв'язку може існувати деяка корисна інформація, яка не бере участі в процесі вироблення узгодженого рішення. Тому потрібно вводити механізми дискримінаторів ступенів свободи, що дадуть змогу всім каналам передачі даних брати участь в процесі підготовки рішення з вагомістю, яка відповідає найбільшому ступеню їх інформативності в поточній ситуації. Наведено ілюстративний приклад застосування розглянутих методів усереднення даних, у якому відображено результати розрахунків за ітераціями з використанням механізмів реалізації як редукторів, так і дискримінаторів ступенів свободи. Ці механізми відображають особливості реалізації ітераційних алгоритмів, характерних як для методів математичної статистики, так і для методів синергетичної системи усереднення даних.

Визначено основні причини повільного виконання операцій складного групування енергетичних даних у багаторівневих розподілених системах збереження даних, основні проблеми продуктивності методу MapReduce та методи його оптимізації. Розглянуто основні вимоги до системи багаторівневого управління енергоефективністю регіону, архітектуру та компоненти такої системи, запропоновано методи її вдосконалення. Розглянуто основні характеристики енергетичних даних, методи їх опрацювання, запропоновано оптимальну структуру збереження таких даних. Наведено основні механізми та методи швидкої вставки нових даних у систему та динамічного репартиціонування для забезпечення рівномірного розподілу даних у системі. Розроблено архітектуру системи збереження та опрацювання енергетичних даних. Розроблено метод партиціонування даних на основі методу MapReduce та структуру розподіленої системи збереження даних, яка забезпечує збереження даних з однаковими значеннями полів у одній партиції даних, тобто на одному комп'ютері. Цей метод партиціонуання збирає в одну партицію записи з однаковими значеннями по полях, за якими будуть здійснюватися операції групування та агрегації. Такий підхід дає змогу зменшити час виконання та об'єми даних, які будуть транспортуватися по мережі під час виконання запитів групування та агрегації даних із використанням методу MapReduce. Також розроблена структура системи допомагає оптимізувати операції фільтрування даних.

Важливим завданням у створенні інформаційних систем для аналітичних досліджень економічних явищ є визначення принципів організації та ведення класифікації економіч- них показників як їх систематизованого розподілу за певними групами. Зазвичай цей опис оформлюється як класифікатор економічних показників, який містить метаінформацію щодо показника для надання користувачам можливості проведення оцінювання якості показників і визначення можливості їх подальшого спільного використання. Це завдання набуває актуальності під час оброблення показників, які надходять з різних за походжен- ням інформаційних ресурсів. У статті з погляду забезпечення якості даних увагу зосере- джено на формування опису економічних показників як складової репозитарію метаданих, призначеного для підтримки керованої метаданими інформаційної системи та забезпе- чення різних груп користувачів інформацією щодо економічних даних, а також визначено першочергові кроки із створення такого репозитарію. Запропонований підхід не носить характеру остаточного рішення, а є першим набли- женням до визначення принципів створення класифікатору економічних показників. Він потребує подальшого ґрунтовного наукового дослідження, кінцевим результатом якого має стати класифікатор економічних показників як інструмент, що використовується у практичній діяльності аналітиків. Використання «великих даних» та сховищ даних в аналітичних дослідженнях вима- гає перегляду підходів до формування метаінформаційного опису економічних показників для надання користувачам всеохопної інформації щодо цих показників та можливості оцінки їх якості. Запропонована у статті структура метаінформаційного середовища забезпечить формування всебічної інформації щодо даних для аналітичних досліджень та буде корисною при створенні репозитарію метаданих, сховища даних, інформацій- ного порталу.

У статті обґрунтовується доцільність геймдизайн орієнтованого підходу до розробки дисциплін у закладах вищої освіти (ЗВО), що надалі стане основою для впровадження віртуальних навчально-ігрових середовищ. Показано різницю між поняттями «гейміфікація», «геймдизайн», «Game-based learning». Описано структурні моделі ігродисципліни (технологічна, покрокова, кластерна, прецедентна та змістовно-картографічна), надано їх характеристики, способи імплементації. Визначено етапи та особливості впровадження елементів геймдизайну в навчальних дисциплінах ЗВО. Проаналізовано переваги та недоліки «гейміфікаційної класної кімнати». Представлено схему розподілу елементів навчального контенту за моделлю гри МDA (Механіка – Динаміка – Естетика). Зазначено, що в результаті впровадження геймдизайн-орієнтованого підходу має змінитися погляд на планування, реалізацію та контроль процесу навчання, формування стану «занурення» та ефекту «повної присутності» як з боку викладача-методиста-геймдизайнера, так і здобувача освіти як геймера, який набуває досвіду. Запропоновано методику розробки ігродисципліни, що візуально узагальнено в блок-схемі. Акцентовано, що розробка навчальної дисципліни за принципами та методами геймдизайну перебуває на перетині різних галузей знань та прагне створити синергію методики навчання, ігрової кіберкультури, проєктної діяльності та маркетингу. Основою такого підходу є процес формалізації та структуризації дисципліни в реляційні бази даних та карти знань з подальшою їх творчою трансформацією в ігровий світ. Застосування принципів геймдизайну відкриває нові можливості для реалізації інтегративності, міждисциплінарності, персоналізації та гуманізації навчання. Такий підхід не лише підвищує мотивацію, залучення та інтерес до навчання, посилює позитивні ефекти від вивчення дисципліни, а й кардинально змінює ідеологію навчання, його структуру та поведінку як системи-тьютора.

Предметом досліджень є моделі для класифікації зображень у просторі описів як множини дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є розвинення структурного методу класифікації шляхом впровадження логічного оброблення даних із використанням ймовірнісного розподілу у вигляді статистичного центру. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для обчислення релевантності описів зображень із використанням логічного аналізу, вивчення властивостей, варіантів застосування, значень параметрів моделей, оцінювання результативності за наслідками оброблення експериментальної бази зображень. Застосовуваними методами є: детектор BRISK для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, засоби визначення релевантності для множин даних, програмне моделювання. Отримані результати: ефективність способу класифікації на основі логічного аналізу з використанням статистичних центрів залежить від відстаней між центрами еталонів бази. Застосування логічного аналізу спрощує оброблення і підвищує швидкодію класифікації. Найкращі результати щодо класифікації окремих дескрипторів показав підхід з використанням уточнених центрів. Використання концентрованої частки даних опису дає можливість ретельніше зосередитися на його відмінностях з іншими описами. Висновки. Наукова новизна – удосконалення методу класифікації зображень на основі впровадження логічного аналізу на підставі статистичного центру опису, що дає можливість модифікувати склад опису зі збереженням властивостей об’єктів в аспекті результативної класифікації. Практична значущість роботи полягає у досягненні прийнятого рівня ефективності класифікації за визначеною моделлю релевантності, підтвердженні працездатності запропонованих модифікацій оброблення даних на прикладах зображень, розробленні програмних моделей для впровадження описаних методів класифікації у системах комп’ютерного зору.

Запропоновано методичний підхід до кількісного оцінювання балансу між потрібними витратами ресурсів та наявними в державі фінансовими ресурсами, що можуть бути виділені для реалізації синтезованих варіантів програми розвитку системи озброєння та військової техніки тактичної авіації на середньо- та довгостроковій перспективі. Даний методичний підхід, в залежності від варіанту обрання стратегії розвитку системи озброєння тактичної авіації, призначений для оцінювання можливості реалізації раціонального варіанту програми, синтезованого на основі розв’язування математичної задачі оптимізації в зворотній постановці, а також для формування елементів системи обмежень у формалізованому критерії раціональності при обранні стратегії розвитку парків літаків тактичної авіації по набуттю нею необхідних спроможностей за мінімально можливий час та у формалізованому критерії раціональності – при виборі стратегії по максимальному нарощенню спроможностей тактичною авіацією при обмеженому фінансуванні розвитку її системи озброєння та військової техніки. Оскільки фінансування програми переозброєння тактичної авіації, найімовірніше, буде здійснюватися коштом Державного бюджету України, у запропонованому методичному підході до оцінювання можливості реалізації такої програми пропонується спиратися на нормативно-правову базу України, що регламентує обсяги фінансування Сектору безпеки і оборони, та статистичні дані щодо наявного розподілу коштів на потреби Збройних Сил України за видами та напрямками фінансування, а також на результати аналізу світового досвіду фінансування такого роду програм. Прогноз фінансових показників на заданій глибині планування розвитку системи озброєння та військової техніки тактичної авіації, що характеризують обсяги цільового фінансування витрат на розвиток, закупівлю, модернізацію та ремонт озброєння, військової техніки, засобів та обладнання пропонується будувати на використанні статистичного матеріалу щодо фінансування переозброєння тактичної авіації, накопиченого у ретроспективі, та даних прогнозу Світового банку щодо росту ВВП України на середньо- та довгостроковій перспективі. Виявлення на етапі синтезу невідповідності потрібного фінансового ресурсу тому, який очікувано зможе бути забезпечено державним фінансуванням, надає можливості для своєчасного пошуку альтернативних шляхів набуття необхідних спроможностей або додаткових джерел фінансування, що сприятиме запобіганню зайвим витратам ресурсів та часу для набуття необхідного рівня спроможностей тактичною авіацією.

Розкрито принципи застосування глибокого навчання для нейронних мереж щодо розпізнавання аудіо-сигналів. Відокремлено області подання звуку. Підкреслено, що дослідження буде обмежено аудіо-сигналами. Описано принципи розбиття сигналу на складові елементи та їх вилучення із аудіо запису. Наведено схему формування розподілу аудіо-сигналу та запропоновано загальний підхід до задачі розпізнавання аудіо-сигналів. Він умовно поділений на три окремі етапи: обробка аудіо-запису та його перетворення у частотно-часову область, побудова спектрограми та її перетворення на формат з подальшим виведенням послідовності ознак у вигляді векторів. Визначений коефіцієнт накладання та середньозважений коефіцієнт перекриття (частковий збіг). Сформовано низку значень на основі проведеного експерименту, які показали, що на характеристики / параметри аудіо-додатків, сформовані за допомогою нейронної мережі з глибоким навчанням, має вплив метод підготовки даних, додавання шарів та формування спектру одиниць, що покращує результат за рахунок помноженого часу навчання, те саме стосується і періодичних з'єднань.

Наведено нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів, які дадуть змогу виявити закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу їхнього щоденного руху. Для цього попередньо проаналізовано низку методів і алгоритмів кластеризації даних і виокремлено особливості їхнього застосування. З'ясовано, що основними перевагами методів кластеризації даних на підставі їхньої щільності є можливість виявлення кластерів вільної форми різного розміру та стійкості до шуму та викидів. Однак до недоліків цих методів можна віднести високу чутливість до встановлення вхідних параметрів, не чіткий опис класів і непридатність для кластеризації даних великих розмірів. З'ясовано, що основною проблемою всіх алгоритмів кластеризації є їх масштабованість із збільшенням обсягу оброблених даних. Встановлено, що основними проблемами більшості з них є складність налаштування оптимальних вхідних параметрів (для алгоритмів щільності, сітки чи моделі), ідентифікація кластерів різної форми та щільності (алгоритми розподілу, алгоритми на підставі сітки), нечіткі критерії завершення (ієрархічний, розділовий та на підставі моделі). Оскільки процедура кластеризації є тільки одним із етапів оброблення даних системи загалом, обраний алгоритм повинен бути простим у використанні та простим для налаштування вхідних параметрів. Дослідження показують, що ієрархічні методи кластеризації містять ряд алгоритмів, придатних як для оброблення даних невеликого обсягу, так і для аналізу великих даних, що є актуальним у галузі соціальних мереж. На підставі виконаного аналізу даних, зібрано інформацію для заповнення розумного профілю користувача. Значну увагу приділено дослідженню асоціативних правил, на підставі чого запропоновано алгоритм для вилучення асоціативних правил, що дало змогу знаходити статистично значущі правила, а також шукати тільки залежності, визначені загальним набором вхідних даних, та має високу обчислювальну складність, якщо існує багато правил класифікації. Розроблено підхід, що орієнтований на створення та розуміння моделей поведінки користувачів, прогнозування майбутньої поведінки за допомогою створеного шаблону. Досліджено методи моделювання попереднього оброблення даних (кластеризація) та виявлено закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу щоденного руху людей та їхніх друзів. Наведено методи створення та розуміння моделей поведінки користувачів, застосовано алгоритм k-means для групування користувачів, що дало змогу визначити, наскільки добре кожен об'єкт знаходиться у своєму кластері. Введено поняття правил асоціації, розроблено метод пошуку залежностей, оцінено точність моделі.

У статті встановлено, що основою інформаційної інфраструктури ефективної системи управління є сучасні мультисервісні телекомунікаційні мережі, ефективність функціонування яких з урахуванням досвіду операції Об’єднаних сил залежить від ступеня автоматизації та інтелектуалізації. Спостерігається стрімке зростання обсягу трафіку даних і потреб у розмірах інформаційних потоків в процесі надання видів послуг. Існуючі телекомунікаційні мережі виявилися неспроможними по обслуговуванню абонентів з заданими показниками якості, вирішенню задач по управлінню трафіком. Існуючі засоби оцінки, управління, формування трафіка, розподілу, маршрутизації і обмеження інтенсивності носять розподільчий характер. Евристичні моделі оцінки, управління трафіком, пошуку найкоротшого шляху в мережі не здатні враховувати зміну поточного навантаження мережного вузла, характеристики трафіків користувачів. Визначені вимоги до системи зв’язку, які необхідні для забезпечення якісного управління частинами та підрозділами Повітряних Сил. Проаналізовані основні фактори, що впливають на оцінку пропускної спроможності та сформовані рекомендацій щодо балансування навантаженням в інформаційно-телекомунікаційній мережі Повітряних Сил. На підставі аналізу мультифрактальних властивостей вхідного трафіку запропоновано динамічний алгоритм балансування трафіку. Обґрунтована доцільність використання єдиного підходу щодо оцінки пропускної спроможності в інформаційно-телекомунікаційних мережах Повітряних Сил. Визначені шляхи щодо досягнення необхідного рівня пропускної спроможності системи зв’язку, що дозволяють в складних умовах обстановки забезпечити якість пропускної спроможності не нижчі вимагаємої. Для досягнення високих показників продуктивності, пропускної спроможності, доцільно зменшення часу відгуку в розподілених системах шляхом балансування навантаженням мережі. Це забезпечує управління трафіком і максимального використання всіх серверів в кластері. Запропонований підхід щодо балансування навантаженням повинен забезпечувати статистично рівномірний розподіл навантаження на серверах, високі показники продуктивності, пропускної спроможності, відмовостійкості, низький час відгуку. Алгоритм балансування повинен розподіляти запити по серверам так, щоб відхилення завантаженості серверів від середнього значення було мінімальним.

У роботі розглядається підхід до формування множини інформаційних ознак ситуацій обстановки з метою синтезу інформаційної моделі на засобах відображення інформації індивідуального та колективного користування, що входять до складу інформаційно-управляючого комплексу автоматизованих систем управління повітряним рухом. Для складних умов діяльності операторів автоматизованих систем управління повітряним рухом характерним є невизначеність суперечливість та недостатність вихідних даних для підготовки ухвалення рішень. Наявний час та обмеження щодо обсягу наявних інформаційних ресурсів в таких умовах можуть виявитися недостатніми для формування об’єктивної концептуальної моделі ситуації обстановки, що складається. В існуючій системі інформаційного забезпечення діяльності операторів використовуються обмежені за змістом та за формою подання інформаційні ознаки, що призводить до синтезу інформаційних моделей ситуацій обстановки, які не можуть в повній мірі забезпечити необхідну якість підготовки рішень. Для усунення існуючих недоліків пропонуються напрями вдосконалення відомих методів формування інформаційних ознак, шляхом класифікації та розподілу ознак за ступенем їх важливості відповідно до ситуації, що складається, а також відносно до конкретного часткового завдання, що вирішується оператором. Запропоновано правила формалізації щодо встановлення ступеню значимості наявних інформаційних ознак. Наведено зміст та послідовність процедур відбору інформаційних ознак з різних груп для синтезу інформаційних моделей, які найбільш повно задовольняють специфіку діяльності операторів. Наведений наскрізний приклад, щодо побудови оптимального кортежу різнотипних ознак для визначення напрямку розвитку потенційно-конфліктної ситуації підтверджує роботоспороможність запропонованого методу. В підсумку отриманий метод дозволяє підвищити рівень автоматизації процесів формування вихідних даних для підготовки прийняття управлінських рішень в автоматизованих системах управління повітряним рухом.

Актуальність теми. На сьогоднішній день MongoDB є СУБД, що часто використовується при розробці систем, орієнтованих на обробку слабко структурованих даних. Однією з причин цього є можливість використання горизонтального масштабування (шардингу) та налаштування розподілу даних, що значною мірою впливає на продуктивність роботи системи в цілому. Тому були розроблені різні стратегії розподілу даних в кластері, такі як: стратегія палаючого будинку, стратегія гарячих точок тощо. Дані стратегії мають свої сфери застосування, свої переваги та недоліки, але загальним недоліком даних стратегій є нерівномірний розподіл даних при наявності так званих «джамбо-чанків», що в свою чергу впливає на продуктивність роботи системи. Об’єктом дослідження є розподіл даних між серверами в кластері MongoDB. Предметом дослідження є програмні засоби для підвищення продуктивності роботи СУБД MongoDB, які призначені для налаштування розподілу даних відповідно до допустимих відсоткових навантажень вузлів кластера, враховуючи вплив «джамбо-чанків». Мета роботи: підвищення продуктивності роботи СУБД MongoDB. Наукова новизна: 1. Запропоновано підхід розподілу даних, який включає в себе ідеї існуючих підходів та, на відміну від існуючих підходів, при розподілі даних враховує можливість наявності «джамбо-чанків». 2. Виконано порівняльний аналіз запропонованого підходу з існуючими, визначено в яких саме ситуаціях потрібно використовувати даний підхід, його переваги та недоліки порівняно з існуючими підходами розподілу даних. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований підхід надає можливість налаштування розподілу даних відповідно до допустимих відсоткових навантажень вузлів кластера, враховуючи вплив «джамбо-чанків». Крім того розроблені в роботі програмні засоби можуть бути використані для реалізації автоматизованого розподілу даних з заданими налаштуваннями. Апробація роботи. Запропонований підхід був представлений та обговорений на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп‘ютинг» ПМК-2018 (Київ, 14 - 16 листопада 2018 р.) та на V Міжнародній науково-технічній Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами», яка проводилась 22 листопада 2018 р. у Національному університеті харчових технологій. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів. У першому розділі розглянуто існуючі підходи розподілу даних, їхні особливості, недоліки та переваги, розглянуто різні реалізації. У другому розділі запропоновано підхід розподілу даних який буде вирішувати виявлену проблему. У третьому розділі наведені алгоритмічні особливості реалізації розроблених програмних засобів для реалізації запропонованого підходу. У четвертому розділі представлено результати тестування запропонованого підходу. У висновках представлені результати проведеної роботи. Магістерська дисертація представлена на 80 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Actuality of theme. To date, MongoDB is a database, often used in the development of systems focused on the processing of poorly structured data. One reason for this is the ability to use horizontal scaling (shading) and data distribution settings, which greatly affects the performance of the system as a whole. Therefore, various strategies for data splitting in the cluster were developed, such as: a burning house strategy, hot spots strategy, and so on. These strategies have their own applications, their advantages and disadvantages, but the general disadvantage of these strategies is the uneven distribution of data in the presence of so-called "jumbo chunk", which in turn affects the performance of the system. The object of the study is the distribution of data between servers in the MongoDB cluster. The subject of the study is software tools to improve the performance of the MongoDB database, which are designed to configure the distribution of data in accordance with the permissible percentage loads of nodes of the cluster, taking into account the influence of "jumbo chunks". The purpose of the work: to increase the productivity of the DBMS MongoDB. Scientific novelty: 1. A data-sharing approach is proposed that incorporates the ideas of existing approaches and, unlike existing approaches, takes into account the possibility of having "jumbo chunks" when distributing data. 2. A comparative analysis of the proposed approach with existing ones is made, it is determined in what situations it is necessary to use this approach of approach, its advantages and disadvantages in comparison with existing approaches of data distribution. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed approach provides the possibility of adjusting the distribution of data in accordance with the permissible percentages of nodes of the cluster, taking into account the influence of "jumbo chunks". In addition, the software developed in the work can be used to implement automated data distribution with the specified settings. Test work. The proposed approach was presented and discussed at the scientific conference of undergraduates and postgraduates "Applied Mathematics and Computing", PMK-2018 (Kyiv, November 14-16, 2018) and at the V International Scientific and Technical Internet Conference "Modern Methods, Information, software and technical support of control systems for organizational, technical and technological complexes", held on November 22, 2018 at the National University of Food Technologies. Structure and scope of work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction gives a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of the research direction, formulates the purpose and objectives of the research, shows the scientific novelty of the results obtained. The first chapter examines the existing approaches to data distribution, their features, disadvantages and advantages, and discusses different implementations. The second chapter proposes a data-sharing approach that addresses the problem identified. The third chapter, algorithmic features of implementation of the developed software tools for implementation of the proposed approach are presented. The fourth chapter presents the results of testing the proposed approach. The conclusions are the results of the work. The master's dissertation is presented on 80 sheets, contains a link to the list of used literary sources.
Актуальность темы. На сегодняшний день MongoDB является СУБД, которая часто используется при разработке систем, ориентированных на обработку слабо структурированных данных. Одной из причин этого является возможность использования горизонтального масштабирования (шардингу) и настройки распределения данных, что в значительной мере влияет на производительность работы системы в целом. Поэтому были разработаны различные стратегии распределения данных в кластере, такие как: стратегия горящего дома, стратегия горячих точек и тому подобное. Данные стратегии имеют свои области применения, свои преимущества и недостатки, но общим недостатком данных стратегий является неравномерное распределение данных при наличии так называемых «джамбо-чанков», что в свою очередь влияет на производительность работы системы. Объектом исследования является распределение данных между серверами в кластере MongoDB. Предметом исследования являются программные средства для повышения производительности работы СУБД MongoDB, которые предназначены для настройки распределения данных в соответствии с допустимых процентных нагрузок узлов кластера, учитывая влияние «джамбо-чанков». Цель работы: повышение производительности работы СУБД MongoDB. Научная новизна: 1. Предложен подход распределения данных, который включает в себя идеи существующих подходов и, в отличие от существующих подходов, при распределении данных учитывает возможность наличия «джамбо-чанков». 2. Выполнен сравнительный анализ предложенного подхода с существующими, определено в каких именно ситуациях нужно использовать данный подход, его преимущества и недостатки по сравнению с существующими подходами распределения данных. Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в том, что предложенный подход предоставляет возможность настройки распределения данных в соответствии с допустимыми процентных нагрузками узлов кластера, учитывая влияние «джамбо-чанков». Кроме того разработанные в работе программные средства могут быть использованы для реализации автоматизированного распределения данных с заданными настройками. Апробация работы. Предложенный подход был представлен и обсужден на научной конференции магистрантов и аспирантов «Прикладная математика и компьютинг» ПМК-2018 (Киев, 14 - 16 ноября 2018) и на V Международной научно-технической Internet-конференции «Современные методы, информационное, программное и техническое обеспечение систем управления организационно-техническими и технологическими комплексами», которая проводилась 22 ноября 2018 в Национальном университете пищевых технологий. Структура и объем работы. Магистерская диссертация состоит из введения, четырех глав и выводов. Во введении представлена общая характеристика работы, произведена оценка современного состояния проблемы, обоснована актуальность направления исследований, сформулированы цели и задачи исследований, показано научную новизну полученных результатов. В первой главе рассмотрены существующие подходы распределения данных, их особенности, недостатки и преимущества, рассмотрены различные реализации. Во втором разделе предложено подход распределения данных который будет решать обнаруженную проблему. В третьем разделе приведены алгоритмические особенности реализации разработанных программных средств для реализации предложенного подхода. В четвертом разделе представлены результаты тестирования предложенного подхода. В выводах представлены результаты проведенной работы. Магистерская диссертация представлена на 80 листах, содержит ссылки на список использованных литературных источников.