Анализ производительности автоматизированных систем обработки информации

А. Н. Скитяева, В. Ю. Арьков

Аннотация


В статье рассматривается проблема сравнительного анализа быстродействия автоматизированных систем. В качестве примера рассматривается задача построения регрессии, для которой исходные данные многократно генерируются средствами имитационного моделирования. Обнаружено явление нестабильности результатов в отношении продолжительности вычислений, построена гистограмма распределения.

Ключевые слова


Автоматизированные системы; анализ данных; регрессионный анализ; распределение вероятностей; Google Colab; Jupiter Notebook; VS Code; большие данные.

Полный текст:

PDF

Литература


Билуха И. Н. Обработка больших данных // Молодой ученый. 2020. № 8 (298). С. 7-9. [[ Belukha I. N. “Processing of big data” // Young Scientist, 2020, No. 8 (298), pp. 7-9. (In Russian). ]]

Джангаров А. И., Сулейманова М. А. Анализ больших данных // Colloquium-journal. 2019. [[ Dzhangirov A. I., Suleymanova M. A. “Big data analysis” // Colloquium-journal, 2019. (In Russian). ]]

Демидов Д. В., Перминев М.А., Пивоваров Г. А. Анализ существующих систем обработки и визуализации больших данных для решения задач бизнес-аналитики // Формообразование в дизайне, рекламе, информационных технологиях: Мат-лы Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и преподавателей, 2018. С. 34–40. [[Demidov D.V., Perminov M.A., Pivovarov G.A. “Analysis of existing big data processing and visualization systems for solving business intelligence problems” // Shaping in Design, Advertising, Information Technology: Materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference of students, postgraduates and teachers, 2018, pp. 34-40. (In Russian). ]]

Самошкин П. А., Иванов И. А., Фоминов М. А. Анализ информации компьютерной сети на основе больших данных // Славянский форум. 2022. № 4 (38). С. 323–332. [[ Samoshkin P. A., Ivanov I. A., Fomina M. A. “Analysis of computer network information based on big data” // Slavic Forum, 2022, No. 4 (38), pp. 323-332. (In Russian). ]]

Абдирахимoв И. Э. Проблемы и решения в Big Data // Sanoatda Raqamli Texnologiyalar / Цифровые технологии в промышленности. 2023. [[ Abdirakhimov I. E. “Problems and solutions in Big Data” // Sanoatda Raqamli Texnologiyalar / Digital Technologies in Industry-news, 2023. (In Russian).]]

Скитяева А. Н. Анализ производительности автоматизированных систем обработки информации // Мавлютовские чтения: Мат-лы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6 т. Уфа, 25–27 октября 2022 года. Т. 5. Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. С. 109–114. EDN FFGKVI. [[Skityaeva A. N. “Performance analysis of automated information processing systems” // Materials of the XVI All-Russian Youth Scientific Conference. Vol. 5. Ufa, 2022. 109-114. (In Russian). ]]

Бухаров Т. А., Нафикова А. Р., Мигранова Е. А. Обзор языка программирования Рython и его библиотек // Colloquium-journal. 2019. [[ Bukharov T. A., Nafikova A. R., Migranova E. A. “Review of the python programming language and its libraries” // Colloquium-journal, 2019. (In Russian). ]]

Копытова М. А. Актуальность языка программирования Python // Экономика и социум. 2016. [[ Kopytova M. A. “Relevance of the Python programming language” // Economy and Society, 2016. (In Russian). ]]

Костюченко Ю. А. Анализ подходов к моделированию данных с помощью библиотек языка Рython // Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО: Мат-лы XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО по тематикам: экономика; менеджмент, инноватика, 2018. С. 175–178. [[ Kostyuchenko Yu. A. “Analysis of approaches to data modeling using python libraries” // Almanac of Scientific Works of Young Scientists of ITMO University. XLVII Scientific and educational-methodical conference of ITMO University on topics: economics; management, Innovation, 2018, pp. 175-178. (In Russian). ]]

Косьминов Т. Р., Тихонов А. И. Интерактивные веб-приложения Jupiter Notebook для учебного процесса // Электромеханика, электротехнологии, электротехнические материалы и компоненты. Труды МКЭЭЭ-2016, 2016. С. 270–271. [[ Kosminov T. R., Tikhonov A. I. “Interactive Jupiter Notebook web applications for the educational process” // Electromechanics, Electrotechnologies, Electrotechnical Materials and components. Proceedings of the ICEE-2016, 2016, pp. 270-271. (In Russian). ]]

Мельникова В. А., Медведев Д. А. Анализ больших данных с использованием Python // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2019. Т. 1. С. 46–49. [[ Melnikova V. A., Medvedev D. A. “Big data analysis using Python” // Proceedings of Bratsk State University. Series: Natural and Engineering Sciences, 2019, Vol. 1, pp. 46-49. (In Russian). ]]

Ермаков О. А., Брозгунова Н. П. Python как инструмент для анализа данных // Наука и образование. 2020. Т. 3. № 4. С. 26. [[ Ermakov O. A., Brozgunova N. P. “Python as a tool for data analysis” // Science and Education, 2020, Vol. 3, No. 4, p. 26. (In Russian). ]]

Ельсуков Д. А. Python – язык программирования // Экономика и социум. 2021. [[ Zhukov D. A. “Python – programming language” // Economy and Society, 2021. (In Russian). ]]

Арьков В. Ю., Шарипова А. М., Куликов Г. Г. Оценивание неопределённости в машинном обучении // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2023. Т. 23. № 3. С. 48–58. [[ Arkov V. Yu., Sharipova A. M., Kulikov G. G. “Estimation of uncertainty in machine learning” // Bulletin of the South Ural State University. Series: Computer Technologies, Control, Radio electronics, 2023, vol. 23, No. 3, pp. 48-58. (In Russian). ]]

Гусаренко А. С. Производительность запросов к гетерогенным источникам в ситуационно-ориентированных базах данных // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5. № 3 (12). С. 42–52. [[ Gusarenko A. S. “Performance of queries to heterogeneous sources in situation-oriented databases” // System Engineering and Information Technologies, 2023. Vol. 5, No. 3(12), pp. 42-52. (In Russian).]]

Волокитина Т. С. Анализ возможностей Google Colab // Современные научные исследования и инновации. 2020. № 12 (116). С. 1. [[ Volokitina T. S. “Analysis of the capabilities of Google Colab” // Modern Scientific Research and Innovation, 2020, No. 12 (116), p. 1. (In Russian). ]]

Иванов И. А., Корнилов Ю. В. Перспективы использования пакета по "neuron - vs code" как замена дистрибутива anaconda для использования в data science // Образование как социокультурный потенциал развития общества: Сб. мат-лов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2019. С. 135–138. [[ Ivanov I. A., Kornilov Yu. V. “Prospects of using the software package "neuron - vs code" as a replacement for the anaconda distribution kit for use in data science” // Education as a Socio-Cultural Potential for the Development of Society. Collection of materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation, 2019, pp. 135-138. (In Russian). ]]


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2023 А. Н. Скитяева, В. Ю. Арьков