Browsing by Author "Танасієнко, Дмитро О."

Now showing 1 - 2 of 2

Моделювання DAG-структур робочих навантажень
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Андрющенко, Вадим Олександрович; Танасієнко, Дмитро О.
UKR: Запропоновано конструкційну модель породження DAG-структур робочих навантажень для тестування планувальників кластерів Kubernetes. Модель базується на апараті узагальненого конструктора та спеціалізує його компоненти для предметної області направлених ациклічних графів задач. Формалізовано механізм підстановки як частковий випадок контекстно-вільної графової граматики із заміною вузлів з чотирма типами правил: атрибутування, підстановка підграфа, реплікація та алгоритмічна генерація. Введено систему атрибутів, що розширює ідеї атрибутних граматик Кнута на графові структури. Доведено збереження ацикличності при кожній підстановці та завершимість процесу породження. Конструктор реалізовано мовою Python з декларативним YAML DSL. Експериментально підтверджено практичну придатність моделі на множині з 100 породжених DAG.
Обробка даних та генерування рекомендацій в маркетинговому тестуванні
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Танасієнко, Дмитро О.; Андрющенко, Вадим Олександрович
UKR: У цій науковій статті досліджується структурна модель обчислювальних процесів, які є ключовими для ефективної обробки даних та формування точних рекомендацій у контексті маркетингового тестування. Увага приділяється застосуванню цих процесів в умовах нестабільного хмарного середовища, що додає значної складності до управління та оптимізації. Запропонована модель описує систему як сукупність взаємопов'язаних задач, що виконуються на регулярній періодичній основі, забезпечуючи безперервний цикл аналізу та прогнозування. Центральним аспектом дослідження є розробка інноваційних методів управління цими обчислювальними процесами. Зокрема, стаття зосереджується на критично важливій проблемі мінімізації запізнень щодо встановлених директивних термінів виконання задач. Крім того, значна увага приділяється оптимізації використання доступних обчислювальних ресурсів, що дозволяє підвищити ефективність системи та знизити витрати. У статті також детально аналізуються важливі характеристики задач, такі як їх ідемпотентність, класифікація за пріоритетом виконання та за обсягом споживаних ними обчислювальних ресурсів. Нарешті, стаття пропонує моделювання функціонування системи в умовах нестабільності хмарного середовища.