All issues

Оптимизация это сердце для реляционных СУБД. Она анализирует SQL заявления и определяет наиболее эффективный план доступа для удовлетворения каждого запроса. Оптимизация решает эту задачу и анализирует SQL заявления определяя, какие таблицы и столбцы должны быть доступны. Затем запросы информационной системы и статистические данные, хранящиеся в системном каталоге, определяют наилучший метод решения задач, необходимых для удовлетворения этой просьбы.

Optimization is the heart of relational Database Management System (DMBS). Its can analyzes the SQL statements and determines the most efficient access plan to satisfy every query request. Optimization can solves this problem and analyzes SQL statements specifying which tables and columns are available. And then request the information system and statistical data stored in the system directory, to determine the best method of solving the tasks required to comply with the query requests.

В статье рассмотрено сообщество российских участников добровольных распределенных вычислений (ДРВ), реализуемых на открытой программной платформе BOINC. Для проведения статистического анализа активности российских участников ДРВ использованы данные, полученные при работе с API BOINC, приложением BOINC, и сайтом boincstats.com. Скрипт для получения данных и создания соответствующей базы данных с этого сайта был написан на PHP, для хранения данных, использовались базы данных MySQL.

В базе данных были аккумулированы показатели по всем российским проектам, включая архивные, что позволило рассчитать показатели, характеризующие поведение российских участников во всех проектах и командах BOINC — абсолютное и относительное количество российских участников, активность участия, количество привнесенных очков в систему, количество участников в каждом из российских проектов, заинтересованность участников в концепции ДРВ.

Показано, что позиции России в рейтинге стран очень низки и сохраняются практически на одном уровне в течение 4 лет. По мнению авторов исследования, низкие показатели поведения российских участников ДРВ, обусловлены индивидуализмом и закрытостью российских Интернет-пользователей, а также малым интересом к развитию фундаментального научного знания, научному поиску, что, возможно, связано с низким авторитетом как науки в целом, так и гражданской науки, краудсорсинга, в частности, и, соответственно, недостаточном распространении идей использования механизма добровольных распределённых вычислений для реализации исследовательских проектов.

The article analyses the activity statistics of the Russian participants of volunteer computing (VC) using platform BOINC obtained by the authors. The data has been received with API BOINC and site www.boincstats.com. The script for the database was written in PHP, for data storing was used MySQL.

The database indicators were accumulated across all Russian projects, which allowed the calculation of the indicators characterizing the behavior of the Russian participants in all projects and teams BOINC — absolute and relative number of Russian participants, their activity, the number of introduced points system, the number of participants in each of the Russian project participants, interest in the concept of the VC.

It is shown that the position of Russia in the countries ranking is very low and is retained at the same level for 4 years. According to the authors, low activity of the Russian participants of the VC, due to individualism and the closure of Russian Internet users, as well as to a small interest in the development of fundamental science, scientific research. This, possibly due to the low-prestige as a science as a whole, as well as civil science, crowdsourcing, in particular. And, therefore, we can see insufficient dissemination of the ideas of using the mechanism of VC for research projects.

Целью данной работы является ознакомление с технологиями хранения больших данных и перспективами развития технологий хранения для распределенных вычислений. Приведен анализ популярных технологий хранения и освещаются возможные ограничения использования.

Основными проблемами развития технологий хранения данных являются хранение сверхбольших объемов данных, отсутствие качества в обработке таких данных, масштабируемость, отсутствие быстрого доступа к данным и отсутствие реализации интеллектуального поиска данных.

В работе рассматриваются особенности организации системы управления данными (DMS) программного продукта DIRAC. Приводится описание устройства, функциональности и способов работы с сервисом передачи данных (Data transfer service) для экспериментов физики высоких энергий, которые требуют вычисления задач с широким спектром требований с точки зрения загрузки процессора, доступа к данным или памяти и непостоянной загрузкой использования ресурсов.

The report presents an analysis of Big Data storage solutions in different directions. The purpose of this paper is to introduce the technology of Big Data storage, prospects of storage technologies, for example, the software DIRAC. The DIRAC is a software framework for distributed computing.

The report considers popular storage technologies and lists their limitations. The main problems are the storage of large data, the lack of quality in the processing, scalability, the lack of rapid availability, the lack of implementation of intelligent data retrieval.

Experimental computing tasks demand a wide range of requirements in terms of CPU usage, data access or memory consumption and unstable profile of resource use for a certain period. The DIRAC Data Management System (DMS), together with the DIRAC Storage Management System (SMS) provides the necessary functionality to execute and control all the activities related with data.

Объектом исследований является создание алгоритма для расчета цен большого числа опционов с целью формирования безрискового портфеля. Метод базируется на обобщении подхода Блэка–Шоулза. Задача состоит в моделировании поведения всех опционов, а также инструментов их страхования. Для данной задачи характерен большой объем параллельных вычислений, которые требуется производить в режиме реального времени. Проблематика исследования: в зависимости от исходных данных используются разные подходы к решению. Существует три метода, которые могут использоваться при разных условиях: конечно-разностный метод, метод функционального интегрирования и метод, который связан с остановкой торгов на рынке. Распределенные вычисления в каждом из этих случаев организуются по- разному и требуют использования различных подходов. Сложность задачи также связана с тем, что в литературе ее математическая постановка не является корректной. Отсутствует полное описание граничных и начальных условий, а также некоторые предположения, лежащие в основе модели, не соответствуют реальным условиям рынка. Необходимо дать математически корректную постановку задачи и убрать несоответствие между предположениями модели и реальным рынком. Для этих целей необходимо расширить стандартную постановку за счет дополнительных методов и улучшить методы реализации для каждого направления решения задачи.

Object of research: The creation of algorithm for mass computations of options‘ price for formation of a riskless portfolio. The method is based on the generalization of the Black–Scholes method. The task is the modeling of behavior of all options and tools for their insurance. This task is characterized by large volume of realtime complex computations that should be executed concurrently The problem of the research: depending on conditions approaches to the solution should be various. There are three methods which can be used with different conditions: the finite difference method, the path-integral approach and methods which work in conditions of trade stop. Distributed computating in these three cases is organized differently and it is necessary to involve various approaches. In addition to complexity the mathematical formulation of the problem in literature is not quite correct. There is no complete description of boundary and initial conditions and also several hypotheses of the model do not correspond to real market. It is necessary to give mathematically correct formulation of the task, and to neutralize a difference between hypotheses of the model and their prototypes in the market. For this purpose it is necessary to expand standard formulation by additional methods and develop methods of realization for each of solution branches.