WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

ЖУКОВ АЛЕКСАНДР ИГОРЕВИЧ

Адаптивные алгоритмы кэширования в информационных системах

Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Ростов-на-Дону - 2012 г.

Работа выполнена на кафедре «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», ФБГОУ ВПО «Донской государственный технический университет» (ДГТУ).

Научный руководитель:  кандидат технических наук, профессор

  Гранков Михаил Васильевич

Официальные оппоненты:        доктор технических наук, профессор Фатхи Владимир Ахатович

       Институт энергетики и машиностроения ДГТУ, г. Ростов-на-Дону

       кандидат технических наук, доцент, Хашковский Валерий Валерьевич,

       Таганрогский технологический институт ЮФУ, Таганрог

Ведущая организация:        ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет»

Защита состоится 15 ноября 2012 года в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д212.058.04  ДГТУ:

344000, г. Ростов-на-Дону,  пл. Гагарина, 1,  ауд. № 252.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ДГТУ.

Автореферат разослан  12  октября  2012 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета Д212.058.04.

Ученый секретарь

диссертационного

совета, кандидат

технических наук, доцент                        Могилевская Н.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность исследования. Кэширование – является универсальной методологией повышения производительности информационных систем массового обслуживания, в основу которой положен принцип комбинирования гетерогенных хранилищ данных, характеризуемых различной скоростью доступа. В связи с ростом популярности сетевых технологий и глобальной сети Интернет в последнее время наблюдается интенсивное увеличение заинтересованности исследователей во всем мире в повышении производительности web-систем, в том числе за счет использования кэширования на различных уровнях их функционирования: web-серверах, прокси-серверах, серверах баз данных, web-обозревателях конечных пользователей. Увеличению эффективности кэш-систем посвящены работы следующих исследователей: Aho A.V., Al-Zgool M.B.Y., Arlitt M.F., Belady L.A., Calzarossa M.C., Cao P., Chankhunthod A., Che H., Cherkasova L., Danzig P.B., Dahlin M., Denning P.J., Dilley J., Hall R.S., Hassan R., Irani S., Korupolu M.R., Lee D., Megiddo N., O'Neil E.J, O'Neil P.E., Pandurangan G., Patil J.B., Pawar B.V., Pierre G., Tanenbaum A.S., Smaragdakis Y., Szpankowski W., Tse P.K.C., Ulman J.D., Сахаров И.Е., Соколинский Л.Б., и других.

В основе оценки эффективности системы кэширования, как правило, лежат известные критерии «число кэш-попаданий» (англ. hit-ratio) и «взвешенное число кэш-попаданий» (англ. byte hit-ratio). Ядром системы кэширования, играющим определяющую роль в эффективности функционирования последней, является стратегия замещения, основная задача которой сводится к сохранению в кэш-памяти объектов, появление которых в трассе запросов в ближайшее время наиболее вероятно. Точность составления данного прогноза, основанного на явном или скрытом вычислении кэш-рейтинга объектов системы, а также требуемая для его определения вычислительная ресурсоемкость аппаратной платформы обусловливают эффективность кэш-системы. На вход системы кэширования поступают данные, попадающие под определение стохастического нестационарного процесса, вследствие чего одним из резервов повышения эффективности систем кэширования является возможность стратегии замещения адаптироваться к изменениям закона распределения объектов в потоке запросов.

Эти обстоятельства делают актуальным теоретическое и практическое исследование применения различных адаптивных стратегий замещения для повышения эффективности кэш-систем в системах обработки и хранения информации.

Целью диссертационного исследования является повышение быстродействия систем обработки и хранения информации за счет применения адаптивных систем кэширования.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1) провести анализ существующих адаптивных стратегий замещения, их достоинств, недостатков, выделить характерные особенности их реализации, а также возможности применения в гетерогенных информационных системах;

2) разработать математическую модель абстрактной одноуровневой системы кэширования, позволяющую описывать существующие и разрабатываемые системы кэширования и использующую инвариантный математический аппарат;

3) разработать эффективный метод адаптации существующей модели управляемой гибридизации стратегий замещения, на базе комбинирования разнородных алгоритмов кэширования с использованием методов краткосрочного прогнозирования;

4) на базе разработанных методов реализовать адаптивные алгоритмы кэширования объектов в кэш-памяти;

5) разработать программные средства для экспериментального исследования эффективности реализованных стратегий замещения, а также внедрить разработанные методы в реальные информационные системы массового обслуживания.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории информационных систем и web-систем, методы системного анализа, математического моделирования, методы теории вероятностей и математической статистики, а также методы математического программирования.

С целью проведения имитационного моделирования была сформирована экспериментально-исследовательская база представляющая комплекс программных средств под названием «Программный стенд для исследования эффективности стратегий замещения», реализующих концепции объектно-ориентированной парадигмы.

Существенные научные результаты, полученные в диссертации, и степень их научной новизны:

1) математическая модель абстрактной одноуровневой системы кэширования, которая в отличие от известных моделей:

  • содержит модель стратегии замещения как отображение, возвращающее множество объектов кэш-памяти, которое необходимо заместить согласно заданной стратегии;
  • позволяет описывать гибридные алгоритмы кэширования, опирающиеся на любое число базовых стратегий замещения;
  • позволяет описывать алгоритмы кэширования, использующие размер в байтах объекта информационной системы для определения его кэш-рейтинга;

2) метод адаптивного векторного управления гибридным алгоритмом кэширования, в отличие от существующих реализующий краткосрочное прогнозирование значений управляющих параметров, что позволяет повысить число кэш-попаданий на нестационарных трассах, полученных на базе закона распределения Зипфа 20/80, в среднем на 10% и с вероятностью 0,95 не менее чем на 7%, что доказано представительным (более 1000 опытов) экспериментом;

3) адаптивный нечеткий on-line алгоритм кэширования для прокси-серверов, который в отличие от известных стратегий замещения, использует свойство пространственной локальности web-ресурсов. Предложенный алгоритм обоснован более чем на 1000 опытах и позволяет увеличить частоту кэш-попаданий для нестационарных стохастических трасс в среднем на 8% и с вероятностью 0,95 – не менее чем на 6%;

4) метод обнаружения изменения закона распределения появления объектов в трассе в системах обработки информации с использованием меры Махалонобиса (DCD - Detection of Changes in Distribution), который в отличие от известных позволяет с вероятностью не менее 0,95 обнаруживать изменение законов распределения объектов на циклических трассах и, следовательно, сохраняет эффективность для циклических трасс любой длины.

Теоретическая значимость диссертационной работы

1) разработанная модель является теоретической платформой для формального описания как существующих, так и новых стратегий замещения и, следовательно, может быть использована для синтеза новых алгоритмов кэширования и их гибридов;

2) применение пространственной локальности в качестве характеристики web-ресурсов может быть использовано для получения новых стратегий замещения и их дальнейшего использования в web-среде;

3) работа является приложением к учебному процессу, так как предложенные решения позволяют изучить и применять на практике идеи теории информационных систем, системного анализа, теории вероятностей, что необходимо при изучении дисциплин «Системы управления базами данных», «Методы и средства искусственного интеллекта» и «Internet».

Практическая полезность диссертационной работы заключается в следующем:

1) разработанная математическая модель позволила спроектировать и реализовать в рамках объектно-ориентированной парадигмы программный стенд, обеспечивающий исследование известных стратегий и синтезированных на их основе гибридов;





2) программное средство, реализующее метод синтеза потоков запросов, основанное на профилировании пространственно-временной локальности объектов в эталонных трассах;

3) спроектированные адаптивные алгоритмы кэширования положены в основу разработанной кэш-системы программно-алгоритмического каркаса CodeIgniter, внедренной в информационную систему поддержки образовательного процесса Донского государственного технического университета.

Апробация диссертационной работы. Материалы диссертационной работы апробировались на международной научной конференции (МНК) "Математические методы в технике и технологиях": ММТТ-22 (Иваново, 2009), ММТТ-23 (Иваново, 2010). На международном научно-методическом симпозиуме "Современные проблемы многоуровневого образования" (Дивноморск): 2008, 2010. На международном семинаре студентов, аспирантов и ученых «Системный анализ, управление и обработка информации» (Дивноморск): №1 – 2010, №2 – 2011, №3 – 2012. На международной научно-технической конференции «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях машиностроения, авиастроения, транспорта и сельского хозяйства» (Ростов н/Д): IX – 2010, X – 2012. Промежуточные материалы диссертационных исследований докладывались на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов Донского государственного технического университета в 2010, 2011 и 2012 годах.

Публикации по теме диссертации. Основные результаты диссертации опубликованы в 15 работах, из которых 7 – самостоятельные публикации, в том числе одна монография. В 8 работах, опубликованных в соавторстве, доля материалов, принадлежащих автору диссертации, составляет не менее 50%. При этом 2 статьи, одна из которых  самостоятельная публикация, опубликованы в ведущих научных журналах, входящих в список ВАК РФ. Кроме того, одна статья принята для публикации в 6-ом номере журнала «Вестник ДГТУ» за 2012 год, входящих в список ВАК РФ.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 позиций, а также пять приложений. Объем основной части – 128 страниц, 20 таблиц, 32 рисунка.

В первой главе рассмотрены общие вопросы применения кэширования в качестве универсальной методологии увеличения производительности вычислительных систем.

Определены основные понятия и терминология, связанная с проектированием и реализацией кэш-систем, а также представлены особенности применения кэширования в web-приложениях.

Рассмотрены проблемы реализации кэш-систем, а именно: выбор структуры системы кэширования (одноуровневая, иерархическая, распределенная), обеспечение когерентности кэша, выбор размера кэш-памяти, а также выбор и реализация стратегии замещения.

Приведен обзор, используемых в работе стратегий замещения, в котором используется унифицированный подход для описания способа вычисления кэш-рейтинга объектов. В том числе представлен обзор существующих адаптивных стратегий, которые имеют возможность смены поведения при обнаружении изменений, происходящих во входном потоке запросов. Предложены варианты классификации стратегий замещения на основе используемых характеристик объектов в трассе, а также на основе поведенческих особенностей различных стратегий замещения.

Отмечено, что разработанные в результате исследований новые алгоритмы кэширования могут быть сравнительно просто внедрены прикладными программистами в web-приложения и программное обеспечение прокси-серверов, что обусловлено открытостью исходных кодов этих систем.

Во второй главе представлена используемая методология исследования эффективности алгоритмов замещения на базе событийно-регулируемого метода моделирования, а также описаны типы трасс, на которых проводится имитационное исследование и ограничения, накладываемые на модель потока запросов.

Далее представлена математическая модель абстрактной стратегии замещения объектов в кэш-памяти, основанная на расширении и уточнении известной моделей Aho A.V. Пусть N представляет множество образов (идентификаторов) объектов системы:

,                       (1)

E представляет множество объектов системы:

,                       (2)

V – множество значений соответствующих размеров объектов системы:

,                       (3)

где vi – размер объекта ei.

Поток запросов (трасса) представляется упорядоченной последовательностью обращений к объектам системы:

,                       (4)

где – это обращение к объекту системы (его идентификатор), запрошенному в момент времени t, при условии, что время дискретно, и в каждый момент времени не может быть более одного обращения к объекту системы.

Введем в рассмотрение – множество подмножеств множества объектов E, которые могут быть размещены в кэш-памяти размера M:

,       (5)

где S – это допустимое состояние кэш-памяти, определяемое как множество сохраненных в кэш-памяти объектов.

Таким образом, в любой момент в кэш-памяти может находиться любое подмножество множества объектов системы при условии, что совокупный размер объектов, находящихся в кэш-памяти, не превосходит M.

Тогда алгоритмом кэширования будем называть:

,                         (6)

где Q – множество состояний управления алгоритмом замещения, каждое из которых может быть представлено упорядоченной последовательностью кэш-рейтингов объектов системы;

– начальное состояние управления алгоритма кэширования;

g – отображение перехода, которое, при получении идентификатора объекта, запрошенного у системы, обеспечивает определение по текущему состоянию кэш-памяти и состоянию управления новое допустимое состояние кэш-памяти (5), содержащее запрошенный объект, а также новое состояние управления:

.               (7)

Пусть St представляет допустимое () состояние кэш-памяти размером M в текущий момент времени t,
qt – текущее значение состояние управления алгоритма замещения, а x – идентификатор запрошенного объекта (), тогда в соответствии с (7) g – это отображение вида:

(8)

где d – это отображение из текущей конфигурации алгоритма кэширования, представляемой парой (St,qt) и идентификатора запрошенного объекта – x, во множество подмножеств множества объектов, вытесняемых из кэш-памяти в момент времени t:

,                 (9)

.                 (10)

Отображение d определяет множество объектов Y, которое требуется вытеснить для размещения в кэш-памяти последнего запрошенного объекта x. При этом, в частном случае, когда множество Y будет состоять из одного вытесняемого объекта . Таким образом, в отличие от представленных ранее моделей, математическая модель абстрактной стратегии замещения позволяет описывать последние без учета ограничения на равенство всех объектов в кэш-системе.

Далее во второй главе предложенная математическая модель используется для описания сначала традиционных стратегий замещения (LRU, LFU), затем комбинационной стратегии замещения, использующей информацию о размере объектов при определении жертвы (GDS), а затем известного адаптивного алгоритма кэширования (ACR). Таким образом, удалось построить математические модели систем кэширования для алгоритмов различных классов, реализующих стратегии замещения, основанных на различных характеристиках объектов в трассе. В последствие полученные математические модели использовались при реализации алгоритмов кэширования и их исследования с помощью метода имитационного моделирования на разработанном программном стенде.

Далее во второй главе рассматривается метод управляемой стохастической гибридизации двух стратегий замещения. Метод позволяет реализовать адаптацию системы кэширования к изменению распределения объектов в потоке запросов с помощью управления влиянием каждой из двух базовых стратегий.

Затем в работе предлагается обобщение модели управляемой стохастической бигибридизации с возможностью получения гибридов с числом базовых алгоритмов более двух, а также с учетом предложенных выше уточнений, позволяющих описывать кэш-системы, использующие свойство «размер объекта». Для этого вводится в рассмотрение множество базовых алгоритмов замещения, объединяемых в вектор:

,                         (11)

где Ai – представляет алгоритм кэширования, определенный в соответствии (6).

Так как, алгоритмы в векторе (11) реализуют различные стратегии замещения, принципы расчета кэш-рейтинга объектов также различны. Введем в рассмотрение вектор , представляющий упорядоченное множество значений состояний управления для соответствующих базовых алгоритмов кэширования:

,                         (12)

где qi – состояние управление i-го алгоритма кэширования, при этом , при этом Qi – это множество состояний управления i-го алгоритма кэширования.

Таким образом, i-ый алгоритм кэширования представляется как:

,                         (13)

где Qi – множество состояний управления i-го алгоритма;

  – начальное состояние управления алгоритма кэширования;

  f – общее для всех гибридизируемых алгоритмов отображение перехода, которое, при получении идентификатора объекта запрошенного у системы, обеспечивает определение по текущему состоянию кэш-памяти и вектору состояний управления новое допустимое состояние кэш-памяти, содержащее запрошенный объект, а также новое состояние управления для каждого алгоритма:

,               (14)

где I – параметр, используемый для выбора выполняемого алгоритма кэширования. Значения параметра I являются случайными и при этом находятся в интервале [0,1];

 – множество допустимых значений вектора управления гибридного алгоритма кэширования (12).

Для управления степенью влияния базовых алгоритмов кэширования в полученном гибриде введем в рассмотрение серию дополнительных безразмерных переменных:

,                       (15)

где i – представляет i-ый параметр управления стохастическим гибридом и при этом удовлетворяет следующим ограничениям:

,                       (16)

.               (17)

При выполнении процедуры замещения, гибридный стохастический алгоритм отдает предпочтение одной из гибридизируемых стратегий замещения. Тогда общее для всех базовых алгоритмов гибрида отображение перехода в новое допустимое состояние кэш-памяти:

(18)

где qtk – состояние управления k-го алгоритма кэширования в момент времени t;

  dk – отображение перехода, определяющая текущую выполняемую стратегию замещения, которая при этом соответствует алгоритму кэширования Ak:

.                 (19)

Правило для определения значения k, представляющего номер алгоритма кэширования из вектора , в зависимости от значения случайного параметра I следующее:

        (20)

Таким образом, описывается модель управляемой стохастической гибридизации любого числа базовых алгоритмов замещения, а также предлагается методология реализации адаптации, которая в отличие от рассмотренных ранее моделей позволяет синтезировать гибриды, использующие более двух базовых алгоритмов кэширования. В заключение второй главы приводятся предложения о формальном определении целесообразности выполнения гибридизации по описанной методологии для известных алгоритмов кэширования, основанных на представленной в первой главе классификации стратегий замещения.

В третьей главе проводится обзор классов адаптивных систем управления и выбора схемы адаптации в соответствии с представленной классификацией. Описывается схема реализации самонастраивающейся поисковой системы адаптивного векторного управления (рис. 1), в соответствие с представленной во второй главе математической моделью. Таким образом, адаптивная система используется для максимизации оценки вероятности заданного критерия эффективности кэш-системы на предыдущем участке трассы, т.е. в поиске наилучшего значения вектора , при котором значение заданного критерия эффективности наибольшее. При этом, в зависимости от условий эксплуатации информационной системы, в качестве возможных критериев эффективности кэш-систем предлагается использовать следующие критерии:

  • hit-ratio (HR) – отношение числа кэш-поданий к общему числу запросов объектов на участке трассы;
  • byte hit-ratio (BHR) – отношение совокупного объема трафика представленного из кэш-памяти к общему трафику информационной системы на участке трассы;
  • cost hit-ratio (CHR) – отношение совокупной стоимости получения объектов из кэш-памяти к общей стоимости получения объектов информационной системы на участке трассы.

Рисунок 1 – Схема реализации адаптивного управления кэшем

На вход системы кэширования и алгоритма адаптации поступает участок трассы, обозначенный . Алгоритм адаптации, запоминает данный участок и находит значение управляющего вектора , обеспечивающее максимальное среднее значения процента кэш-попаданий (критерий HR), используя модель системы кэширования.

В отличие от представленной ранее модели адаптации гибридной стратегии замещения предлагается использование методов краткосрочного прогнозирования при вычислении значения управляющего вектора и применение последнего для управления алгоритмом на текущем участке трассы. Прогнозирование в данном случае позволяет увеличить скорость реагирования системы адаптации на изменения, происходящие в потоке запросов, так как процесс поиска наилучшего значения вектора управления на предыдущем участке трассы требует на порядки большего временного ресурса.

Для увеличения скорости реагирования адаптивного алгоритма кэширования на изменение закона распределения в потоке запросов применяется метод обнаружения такого изменения, основанный на мере Махалонобиса. Метод, основанный на прямом применении этой меры, не реагирует на изменение законов распределения в случае их цикличности, начиная со второго цикла. Для устранения этого недостатка предложено улучшение данного метода, основанное на использовании механизма устаревания информации о частотах доступов к объектам системы.

В четвертой главе рассмотрена структура и особенности реализации разработанного программного стенда, позволяющего исследовать эффективность известных алгоритмов кэширования и их гибридов, в том числе адаптивных. Применение принципов объектно-ориентированного программирования позволило эффективно реализовать математическую модель абстрактной стратегии замещения с использованием понятия «абстрактный класс», а также реализовать конкретные алгоритмы замещения как экземпляры классов, которые являются наследниками абстрактного класса и соответствуют конкретной стратегии замещения. В программный класс, описывающий гибридную стратегию замещения, введены дополнительные поля, обеспечивающие реализацию отношения агрегирования между экземплярами этого класса и экземплярами классов, представляющих известные стратегии замещения.

Представлена технология реализации метода событийно-регулируемого моделирования потоков запросов с использованием различных типов трасс, в том числе: квазистационарных, нестационарных, циклических, синтетических и реальных трасс, подаваемых на вход программного стенда в виде файлов-журналов работы кэширующего прокси-сервера Squid. При этом на реальных трассах была проведена проверка программного стенда, подтвердившая достоверность получаемых на стенде результатов для известных алгоритмов. На рисунке 2 приведен пример визуальной иллюстрации метода генерации нестационарных трасс, базирующихся на законах Зипфа.

Рисунок 2 – Визуальная иллюстрация метода генерации нестационарных трасс, базирующихся на законах Зипфа

Как видно из графика (рис. 3) предложенный адаптивный алгоритм кэширования (AHRC) на нестационарных трассах, полученных на базе законов Зипфа, обеспечивает устойчивый выигрыш по критерию hit-ratio.

Рисунок 3 – Результаты исследования стратегий замещения на нестационарных трассах, базирующихся на законах Зипфа

С помощью предложенного метода проектирования адаптивных систем кэширования представлена технология реализации интеллектуальной адаптивной системы кэширования, предназначенной для прокси-сервера Squid, на базе нечеткой логики. В качестве входных параметров, подаваемых после выполнения процедуры фазификации на блок нечеткого вывода, выступают как известные характеристики объектов в потоке запросов, такие как новизна, размер и стоимость кэшируемых данных, так и характеристика пространственной локальности объектов web-системы. Подобно известному применению данного свойства в кэш-системах микропроцессоров, близкими объектами считаются те объекты, которые расположены на одном web-сервере, остальные – далекими. В основе модификации нечеткой стратегии замещения находится эмпирическое суждение о том, что в случае обращения к объекту, расположенному на некотором web-сервере, вероятность доступов к близким с ним объектам в ближайшем будущем повышается. Последнее влияет на вычисление значения кэш-рейтинга объектов, основанное на процедуре нечеткого вывода.

В заключение раздела приведены результаты внедрения разработанных алгоритмов кэширования и сделаны выводы об эффективности их использования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

  1. Выполненный анализ существующих стратегий замещения позволил классифицировать алгоритмы кэширования, показал актуальность и значимость диссертационной работы, что позволило наметить возможные направления получения новых гибридов, а также определить возможности применения различных стратегий замещения в гетерогенных информационных системах.
  2. Разработанная математическая модель абстрактной одноуровневой системы кэширования позволила реализовать метод векторного управления стохастической гибридизацией любого числа базовых стратегий замещения, что расширяет возможности разработки новых эффективных гибридных алгоритмов кэширования для информационных систем.
  3. Предложенный метод адаптации модели управляемой гибридизации стратегий замещения, на базе комбинирования разнородных алгоритмов кэширования с использованием методов краткосрочного прогнозирования позволяет реализовать эффективную систему кэширования.
  4. Предложенные методы позволили реализовать адаптивные алгоритмы кэширования, которые были внедрены в информационную систему поддержки образовательного процесса Донского государственного технического университета, что подтверждает возможность разработки и использования эффективных гибридных стратегий замещения в информационных системах такого же класса.
  5. Разработанный программный стенд позволил экспериментально исследовать известные стратегии замещения, а также предложенные в работе гибридные алгоритмы кэширования и методы прогнозирования и на основании статистической обработки результатов экспериментов сделать выводы об их эффективности, подтвержденной выполненными внедрениями в реальные информационные системы. Данный стенд может быть использован в качестве инструментального средства для исследования и синтеза систем кэширования.

Таким образом, поставленная в диссертации цель достигнута.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в рецензируемых научных журналах и изданиях

  1. Жуков А.И. Методика тестирования результатов вертикальной кластеризации отношений / А.И. Жуков, М.В. Гранков // Вестник Донского гос. тех-го ун-та, 2011, №8.
  2. Жуков А.И. Модель адаптивного векторного управления стохастическим гибридным алгоритмом кэширования / А.И. Жуков // Вестник Донского гос. тех-го ун-та, 2012, №5.

Публикации, принятые к изданию в рецензируемых научных журналах и изданиях

  1. Жуков А.И. Адаптивный нечеткий алгоритм кэширования для прокси-серверов / А.И. Жуков // Вестник Донского гос. тех-го ун-та, 2012, №6.

Публикации в других изданиях

  1. Жуков А.И. Монография «Адаптивные гибридные стратегии замещения информации в кэш-памяти» / А.И. Жуков // Красноярск, 2012.
  2. Жуков А.И. Математическая модель метода бигибридизации алгоритмов кэширования / А.И. Жуков, Мосаб Б.Ю. Аль Згуль // «В мире научных открытий» №4(10). Часть 13, г.Красноярск, 2010.
  3. Жуков А.И. Математическая модель гибридного алгоритма кэширования информации / А.И. Жуков // «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях машиностроения, авиастроения, транспорта и сельского хозяйства». Труды IX Международной научно-технической конференции. – Ростов н/Д: ИЦ ДГТУ, 2010.
  4. Жуков А.И. Модель адаптивной гибридной системы кэширования / А.И. Жуков // «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях машиностроения, авиастроения, транспорта и сельского хозяйства». Труды X Международной научно-технической конференции. – Ростов н/Д: ИЦ ДГТУ, 2012.
  5. Жуков А.И. Программный стенд для исследования эффективности алгоритмов кэширования / А.И. Жуков // Системный анализ, управление и обработка информации: Труды 1-го Международного семинара студентов, аспирантов и ученых. – Ростов н/Д: ИЦ ДГТУ, 2010.
  6. Жуков А.И. Методика экспериментального исследования эффективности систем кэширования информации / А.И. Жуков, М.В. Гранков // Труды 2-го международного семинара под общ. ред. Р.А. Недорфа – Ростов н/Д, изд. центр Доснк. гос. техн. ун-та, 2011.
  7. Жуков А.И. Методология исследования эффективности систем кэширования / А.И. Жуков // Труды 3-го международного семинара под общ. ред. Р.А. Недорфа – Ростов н/Д, изд. центр Доснк. гос. техн. ун-та, 2012.
  8. Жуков А.И. Система кэширования программно-алгоритмического каркаса CodeIgniter / А.И. Жуков, А.В. Штапов // Труды 3-го международного семинара под общ. ред. Р.А. Недорфа – Ростов н/Д, изд. центр Доснк. гос. техн. ун-та, 2012.
  9. Аль Згуль Мосаб Б.Ю. "Толстый клиент" – технология оптимизации системы поддержки учебного процесса / Мосаб Б.Ю. Аль Згуль, А.И. Жуков // Математические методы в технике и технологиях: сб. тр. XXII междунар. науч. конференции. – Ростов-на-Дону, 2008.
  10. Жуков А.И. Гибридный подход к решению проблемы миграции объектов информационных систем / А.И. Жуков, А.В. Слоновский, М.Е. Кириенко // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ23: сб. тр. XIII Междунар. науч. конф. Т.12. Иваново, 2010.
  11. Гранков М.В. Принципы интеграции разнородных систем поддержки учебного процесса в вузе / М.В. Гранков, Мосаб Б.Ю. Аль-Згуль, Жуков А.И. // Современные проблемы многоуровневого образования: сб. трудов II междунар. научно-методического симпозиума, ММТТ XX. – Россов н/Д: ИЦ ДГТУ, 2007.
  12. Жуков А.И. Теоретическое и экспериментальное исследование методов интеграции гетерогенных подсистем управления ВУЗом / А.И. Жуков, М.В. Гранков, Д.С. Коротков // «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях машиностроения, авиастроения, транспорта и сельского хозяйства». Труды IX Международной научно-технической конференции. – Ростов н/Д: изд. центр ДГТУ, 2010.

В работе [1] автором доказана нецелесообразность применения трасс с равномерным распределением объектов в потоке запросов в качестве входных данных при исследовании эффективности системы кэширования. В работе [5] автору принадлежит математическая модель гибридизации двух базовых алгоритмов замещения. В работе [9] автору принадлежит методика проведения исследований стратегий замещения. В работе [11] автору принадлежит описание технологии разработки и внедрения системы кэширования для программно-алгоритмического каркаса CodeIgniter. В работе [12] автору принадлежит описание способа реализации кэширования в клиентских приложениях в рамках трехзвенной архитектуры. В работах [13-15] автором предлагается использование преимуществ методологии кэширования при решении задачи интеграции гетерогенных информационных систем.

______________________________________________________

В набор 08.10.2012  В печать 10.10.2012

Объем 1 усл.п.л., 1.0 уч.-изд.л. Офсет. Формат 60х84/16.

Бумага тип №3. Заказ № . Тираж 120.

______________________________________________________

Издательский центр ДГТУ

Адрес университета и полиграфического предприятия

344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.