Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Оценка использования платформ BigData для имитационного моделирования

М.В. Чёрненький1, И.В. Тихонов2

научная статья Страницы: 61-68

  1. 1 доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана
  2. 2 аспирант, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана

Аннотация

Определены показатели, позволяющие оценить целесообразность использования платформы BigData для имитационного моделирования. Рассмотрены особенности построения платформ BigData и их развитие во времени, а также достоинства и узкие места при реализации множества задач на этих платформах. Приведены некоторые принципы реализации имитационного процесса. Показано, что имитационное моделирование в условиях сильной взаимозависимости операторов между всеми процессами имитационной модели на одном сервере мало отличается по эффективности от многосерверной реализации. На примере с построением карты состояний процессов системы, показан существенный эффект от использования множества серверов при моделировании большого числа слабосвязанных между собой агрегатов. Выделены области применения имитационного моделирования, в которых наиболее целесообразно использовать платформы BigData.

Для цитирования

Чёрненький М.В., Тихонов И.В. Оценка использования платформ BigData для имитационного моделирования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2017. № 3. С. 61–68.

Список источников

 

  1. Сухобоков А.А., Лахвич Д.С. Влияние инструментария BigData на развитие научных дисциплин, связанных с моделированием // Электронный журнал «Наука и образование». МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 3. С. 207-240. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/761354.html (дата обращения 06.02.2016).
  2. Уайт Т. Hadoop. Подробное руководство. СПб.: Питер. 2013. 672 с.: ил.
  3. Karau H. Fast Data Processing With Spark. Packt Publishing. 2013. 120 p.
  4. Exploring How HP Delivers Data Protection for Modern Infrastructures // HP, September 2015 / Buffington J., Keane M., 10 p. URL: http://h20195.www2.hp.com/v2/ GetDocument.aspx-docname=4AA6-1937ENW&doctype=analyst report& doclang=EN_US&searchquery=&cc=us&lc=en,en-us (дата обращения 06.02.2016).
  5. xREF: System x Reference // Lenovo, 14 January 2016 / Watts D., Krutov I., 196 p. URL:https://lenovopress.com/redpxref.pdf (дата обращения 06.02.2016).
  6. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Васенин В.А., Роганов В.А., Трифонов И.А. Средства суперкомпьютерных систем для работы с агент-ориентированными моделями // Программная инженерия. 2011. № 3. С. 2-14. URL: http://iipo.tu-bryansk.ru/ fileadmin/user_upload/_content_admins/Journal_PrI/ZHurnal_Programmnaja_Inzhenerija_2011_No_3.pdf (дата обращения 06.02.2016).
  7. Черненький В.М. Алгоритмическая модель описания дискретного процесса функционирования системы // Электронный журнал «Наука и образование». МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. № 12. 77-30569/292620
  8. Черненький В.М. Формирование имитационного процесса на основе алгоритмического описания функционирования информационной системы // Электронный журнал «Наука и образование». МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. № 11. 77-30569/291975.