Ч а с т ь V i молодой ученый
жүктеу/скачать 6,09 Mb. Pdf көрінісі
|
moluch 412 ch6 (1)
| Есептеу
желісіндегі кеңістіктік деректерді үлестірілген визуализациялау «Молодой учёный» . № 17 (412) . Апрель 2022 г. 392 Молодой ученый Қазақстан 1-суретте 5 тапсырма түрінде визуализацияны бөлу кезең- дері көрсетілген: Міндет 1. Көрінетін қабаттағы пайдаланушы терезесінің орнын анықтау. Міндет 2. Растрлық Мозаика элементтерін жеке терезеде анықтау. Міндет 3. Мозаика элементтерін визуализациялауға ар- налған тапсырмаларды желі түйіндеріне беру. Міндет 4. Желі түйіндерінен Мозаика элементтерін визуали- зациялау нәтижелерін алу. Міндет 5. Кескінді қалыптастыру және оны жүйе пайдала- нушысына жіберу. Прототип распределенной ГИС для вычислительных сетей может быть создан следующими 4 компонентами: – таратылған файлдық жүйе-сақталған деректерді ком- пьютерлік желі тораптары арқылы таратады; – компьютерлік желі түйіндерінің күйін бақылаудың ішкі жүйесі-тапсырмаларды қайта іске қосу қажеттілігі қашан пайда болатынын анықтайды; – тапсырмаларды жоспарлаушы-компьютерлік желі то- раптары арасында деректерді өңдеуге арналған тапсырмаларды бөлу немесе тапсырмаларды қайта іске қосу; – есептеу модулі-деректер бойынша пайдаланушы опера- циялары орындалады. Соңғы төртінші компонент растрлық қайта жіктеу және растрлық алгебра операцияларын жүзеге асырады. Осы опера- цияларды жүзеге асыру растрлық форматтардағы кеңістіктік деректерді экологиялық-географиялық талдау арқылы жүзеге асырылады. Бұл модуль болмаса, жасалған ГАЖ прототипі өзінің негізгі функциясын орындай алмайды: кеңістіктік дерек- терді талдау. I. ӘДЕБИЕТКЕ ШОЛУ «SageFS: the location aware wide area distributed filesystem» [10] мақаласында деректердің физикалық мекен-жайын (loca- tion-Aware File System) есте сақтау және деректердің репликаци- ясын қолдау арқылы икемді және қолдануға оңай желілік фай- лдық жүйені құру әдістемесі сипатталған. «Osprey: Implementing MapReduce-Style Fault Tolerance in a Shared-Nothing Distributed Database» [11] мақаласында таратылған деректер қоймаларының пайда болған қателіктерге тұрақтылығын арттыру жолдары туралы айтылады. Мақала авторлары қателер туындаған жағдайда OLAP жүйелерінде сұраныстарды қайта іске қосу қымбат операция екенін көрсетеді. Әсіресе, мұндай жүйе қатаң белгіленген уақыт аралығында есеп беруі керек. OLAP жүйелерінің осы мәселесін шешу үшін мақала автор- лары келесі негізгі идеяларды жүзеге асыратын сұраныстарды өңдеуді қолдануды ұсынады: – Жүйенің байланыстырушы бағдарламалық жасақтамасы SQL сұраныстарын тікелей орындау сияқты төмен деңгейлі тапсырмаларды және жалпы деректер қоймасының ақаулыққа төзімділігін қамтамасыз етуге байланысты жоғары деңгейлі тапсырмаларды бөледі. – OLAP жүйесіндегі жүктемені теңдестіру тапсырмаларды динамикалық бөлу арқылы жүзеге асырылады. Terrafly GeoCloud мақаласында сипатталған TerraFly Geo- Cloud Web-ГАЖ: an Online Spatial Data Analysis and Visualiza- tion System [12] — бұл пайдаланушыларға векторлық формат- тардағы кеңістіктік деректердің кез-келген көлемін тез және оңай көрсетуге, өзгертуге және талдауға мүмкіндік беретін та- ратылған географиялық ақпараттық жүйе. Large-Scale Image Processing Research cloud [13] мақаласында Hadoop-кластерге негізделген таратылған есептеу жүйесі си- патталған, ол арқасында тек орталық процессорларды ғана емес, сонымен қатар басқа процессорлар мен аппараттық үдет- кіштерді де қолданады. III. АЛЫНҒАН НӘТИЖЕЛЕР Таратылған геоақпараттық жүйе (ГАЖ) тұжырымдама- сының өміршеңдігін тексеру үшін осы мақаланың авторлары зерттеулер жүргізген кезде жүйенің жұмысы үшін қажетті функциялардың ең аз жиынтығын іске асыратын прототип жа- сады [1]. Мұндай прототип ГАЖ өңдеу мәселелерін қаншалықты тиімді шеше алатындығын анықтау үшін бірқатар сынақтардан өтті. Сынақ деректері ретінде EPSG: 4326 картографиялық проекциясында әлемдік растрлық қабаттар пайдаланылды, бастапқы файл өлшемдері 100 және 400 Мб, бұл 25 және 100 МПикс қабаттарының ажыратымдылығына сәйкес келеді [1–3]. Тексерілген жүйе 8 түйіннің компьютерлік желісіне орна- ластырылды, олардың 4-і бөлінген түйіндердің рөлін атқарды, ал қалған 4-і ерікті болды. Мұндай эксперимент автор- лардың бірінші мақаласында ұсынылды [14]. Осылайша, қы- зығушылық танытқан оқырмандарды алдыңғы мақалаға жібе- руге болады. Мозаика мен пирамиданы салғаннан кейін қабат файлда- рының мөлшері 131.25 және 531.25 Мб дейін өсті, олардың әр Түйініне сәйкесінше 37.5 және 137.5 Мб келді [2]. Енді сіз әр топта 20 тесттен 3 тест тобын өткізе аласыз [2]: 1) деректерді визуализациялау жылдамдығын тексеру: жүйеге кездейсоқ орналасқан пайдаланушы терезесін визуализа- циялау қажет болды. Бұл терезенің ажыратымдылығы растрлық мозаиканың бір элементінің ажыратымдылығына тең болды; 2) растрлық қайта жіктеуді орындау жылдамдығына те- стілер: ГАЖ прототипіне берілген мөлшердің кездейсоқ таңдалған қабатының үстінен растрлық қайта жіктеу операци- ясын орындау қажет болды; 3) растрлық алгебраны орындау жылдамдығына арналған тесттер: жүйеден бірдей мөлшердегі қабаттардың жұптарында растрлық алгебраның жұмысын орындау қажет болды. Содан кейін алынған нәтижелер 1 түйінде жұмыс істейтін ГАЖ үшін ұқсас тест нәтижелерімен салыстырылды. Дерек- терді өңдеу алгоритмдерін іске асырудағы айырмашылықтың алынған нәтижелерге әсерін болдырмау үшін жергілікті және таратылған ГАЖ бірдей есептеу модулін қолданады деп бол- жаймыз. Сондай-ақ, барлық сынақтарда есептеу 3.34 ГГц жиіліктегі орталық процессордың 1 ядросында жүргізілді. Барлық жүй- елер 4 Гб-қа дейін жедел жадты қолдана алды. 1) Деректерді визуализациялау. Тесттердің бірінші тобында жүйеден кездейсоқ орналасқан пайдаланушы терезесін визуа- лизациялау қажет болды, оның шешімі растрлық мозаиканың бір элементінің ажыратымдылығына тең болды. |