350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №5 за 2025 г.
Статья в номере:
Аппликативные средства конструирования и реализации вычислений в распределенной среде на основе предметноориентированного языка
Тип статьи: научная статья
DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202505-08
УДК: 004.4, 004.042
Авторы:

В.В. Рословцев¹, Д.Р.Максимов², Е.Е. Балашова³, Ф.С.Черваков⁴, К.Г. Беляков⁵, Д.Н. Гущин⁶, С.И. Валиуллина⁷, Е.Д. Калинкин⁸, Р.Н. Кузьмин⁹, А.Ш. Сироджев¹⁰, А.В. Фатеев¹¹

¹⁻¹¹Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва, Россия)

¹vvroslovtsev@mephi.ru

Аннотация:

Постановка проблемы. Разработка и применение сред для композиционного описания вычислений предполагает решение задачи обеспечения средств предварительной верификации корректности и выполнимости композиции. В существующих решениях подобные возможности обычно ограничены либо отсутствуют, а в контексте распределенных вычислений сложностей еще больше. Известные формальные подходы решают проблему лишь частично и обычно не совмещают конструктивный подход с учетом побочных эффектов.

Цель. Разработать формальную модель для композиционного описания асинхронных вычислений, которая будет содержать трассировку исполнения, предварительную верификацию корректности композиции и учет эволюции объектов, а также создать программную реализацию на ее основе.

Результаты. Введены концептуальные конструкции в виде типов, интегрированных в вычислительную среду. Использовано специализированное окружение с четко определенными размещениями вычислительных элементов. Реализован формальный и архитектурный подходы к семантическому описанию объектов, процессов и их окружения. Применен монадический подход для композиции вычислений. Описан разработанный предметно-ориентированный язык (DSL) в виде текучего (fluent) API. Практическая значимость. Предлагаемая модель и архитектура могут применяться для разработки сред, обеспечивающих визуализацию процессов, автоматическую проверку корректности композиций и поддержку трассировки исполнения. Область их применения включает системы управления знаниями, системы поддержки принятия решений и другие приложения, основанные на семантических технологиях.

Страницы: 78-85
Список источников
  1. Вольфенгаген В.Э. Аппликативные вычислительные технологии. Готовые решения для инженера, преподавателя, аспиранта, студента / Под ред. к. т. н. Л.Ю. Исмаиловой. М.: ЗАО «ЮрИнфоР». 2009. 64 с.
  2. Вольфенгаген В.Э. Категориальная абстрактная машина. Конспект лекций: введение в вычисления. Изд. 2-е. М: АО «Центр ЮрИнфоР». 2002. 96 с.
  3. Вольфенгаген В.Э. Конструкции языков программирования. Приемы описания. М.: АО «Центр ЮрИнфорР». 2001. 276 с.
  4. Дин Дж., Гемават С. MapReduce: упрощенная обработка данных на больших кластерах // Communications of the ACM. 2008. Т. 51. № 1. С. 107−113.
  5. Рословцев В.В. Applicative computational Environment Construction // Сб. науч. трудов Sworld. 2013. Т. 6. № 2. С. 53−60.
  6. Рословцев В.В. Структура и метод формирования аппликативной вычислительной среды // Сб. науч. трудов SWorld. 2011. Т. 5. № 4. С. 14−21.
  7. Рословцев В.В., Шумский Л.Д. Декомпозиция и интеграция объектов в аппликативной среде на основе неоднородной сети // Информационные технологии в проектировании и производстве (М.: ФГУП «ВИМИ»). 2013. № 3. С. 34−41.
  8. Уайт Т. Hadoop: полное руководство. Изд. 4-е. М.: ДМК Пресс. 2016. 832 с.
  9. Шапкин П.А., Иноземцев А.Н. Cовмещенная система логического вывода и динамической верификации спецификаций программных компонентов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2024. Т. 25. № 5. С. 69−79.
  10. Capriolo E., Wampler D., Rutherglen J. Programming Hive. O’Reilly Media. 2012. 350 p.
  11. Carbone P. et al. Apache Flink: Stream and batch processing in a single engine // Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. 2015. V. 36. P. 28−38.
  12. Gates A.F. Programming Pig. 2nd ed. O’Reilly Media. 2016. 368 p.
  13. Ismailova L., Wolfengagen V., Kosikov S. Cognitive System to Clarify the Semantic Vulnerability and Destructive Substitutions // Procedia Computer Science. 2021. № 190. P. 341−360.
  14. Karau H., Konwinski A., Wendell P., Zaharia M. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis. O’Reilly Media. 2015. 276 p.
  15. Mernik M., Heering J., Sloane A.M. When and how to develop domain-specific languages // ACM Computing Surveys (CSUR). 2005. V. 37. № 4. С. 316−344.
  16. Roslovtsev V.V. Applicative Computational Environments Construction // Сб. научных трудов Sworld. 2013. Т. 6. № 2. С. 53−60.
  17. Voelter M. DSL Engineering: Designing, Implementing and Using Domain-Specific Languages – CreateSpace Independent Publishing Platform. 2013. 558 p.
Дата поступления: 03.09.2025
Одобрена после рецензирования: 17.09.2025
Принята к публикации: 22.09.2025