Добірка наукової літератури з теми "Підхід розподілу даних"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Підхід розподілу даних".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Підхід розподілу даних"
Hrytsiuk, Yu I., та P. Yu Grytsyuk. "Методи уточнених точкових оцінок параметра розподілу ймовірностей випадкової величини на підставі обмеженого обсягу даних". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 2 (28 березня 2019): 141–49. http://dx.doi.org/10.15421/40290229.
Повний текст джерелаTsmots, I. H., та V. I. Roman. "Вдосконалення методу групування енергетичних даних у системі багаторівневого управління енергоефективністю економіки регіону". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 1 (28 лютого 2019): 116–20. http://dx.doi.org/10.15421/40290125.
Повний текст джерелаЛумпова, Т. І., О. В. Заболотний та О. П. Пугачов. "ПІДХОДИ ДО СТВОРЕННЯ КЛАСИФІКАТОРА ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 3 (2 листопада 2021): 29–37. http://dx.doi.org/10.32851/tnv-tech.2021.3.4.
Повний текст джерелаЛугова, Тетяна Анатоліївна. "ГЕЙМДИЗАЙН ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО РОЗРОБКИ НАВЧАЛЬНИХ ДИСЦИПЛІН ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ". Information Technologies and Learning Tools 81, № 1 (23 лютого 2021): 235–54. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v81i1.3265.
Повний текст джерелаGorokhovatskyi, V., S. Gadetska та R. Ponomarenko. "ЛОГІЧНИЙ АНАЛІЗ ТА ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ ЗАДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НА ПІДСТАВІ ФОРМУВАННЯ СТАТИСТИЧНОГО ЦЕНТРУ ОПИСУ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 56 (11 вересня 2019): 43–48. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.4.043.
Повний текст джерелаНауменко, М. В. "Методичний підхід до оцінювання можливості реалізації програми оновлення парку літаків тактичної авіації на етапі її синтезу при обмежених фінансових спроможностях держав". Системи озброєння і військова техніка, № 4 (68) (24 грудня 2021): 100–112. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.68.14.
Повний текст джерелаЛогвін, A. "Глибинне навчання для аудіо-додатків". COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 42 (26 березня 2021): 72–78. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-42-11.
Повний текст джерелаShakhovska, N. B., та N. I. Melnykova. "Нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів". Scientific Bulletin of UNFU 30, № 5 (3 листопада 2020): 76–83. http://dx.doi.org/10.36930/40300513.
Повний текст джерелаПермяков, Олександр, Наталія Королюк, Дмитро Голубничий та Петро Скоропанюк. "Алгоритм мультифракталього балансування навантаження інформаційно-телекомунікаційних мереж спеціального призначення". Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 42, № 3 (17 грудня 2021): 63–70. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2021-42-3-63-70.
Повний текст джерелаPavlenko, M. A., I. O. Borozenec, S. G. Shilo та O. M. Dmitriiev. "МЕТОД ФОРМАЛІЗАЦІЇ ПРОЦЕСУ ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ОЗНАКСИТУАЦІЙ ОБСТАНОВКИ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ ПОВІТРЯНИМ РУХОМ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 2, № 54 (11 квітня 2019): 22–27. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.2.022.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Підхід розподілу даних"
Даценко, Сергій Олександрович. "Програмні засоби підвищення продуктивності роботи СУБД MongoDB". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26713.
Повний текст джерелаActuality 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.