Применение распределенных вычислительных технологий для моделирования сложных процессов

Решетневские чтения

E. S. Terentyeva

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

BOOTSTRAP-METHOD APPLICATION IN NONPARAMETRIC MODELLING OF THE SYSTEMS IN THE DATA ADMISSIONS PRESENCE

The paper is devoted to the bootstrap method applied to the solution of the problem of passes filling in incomplete data or elimination of emptiness in space of observations. Some modifications of the nonparametric regression estimation and the results of their research are presented.

© TepemteBa E. C., 2010

УДК 004.272.3

В. С. Тынченко, В. В. Тынченко, Я. А. Тынченко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ПРИМЕНЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ

Обсуждается проблема использования современных технологий организации распределенных вычислений при решении сложных задач моделирования. Рассматриваются предпосылки появления технологии Грид, ее характерные черты и существующие проекты по ее использованию.

Технология Грид используется для создания географически распределенной вычислительной инфраструктуры, объединяющей ресурсы различных типов с коллективным доступом к этим ресурсам в рамках виртуальных организаций, состоящих из предприятий и специалистов, совместно использующих эти общие ресурсы.

Идейной основой технологии Грид является объединение ресурсов путем создания компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе сетевых технологий и специального программного обеспечения промежуточного уровня, а также набора стандартизованных служб для обеспечения надежного совместного доступа к географически распределенным информационным и вычислительным ресурсам: отдельным компьютерам, кластерам, хранилищам информации и сетям.

Применение технологии Грид может обеспечить новый качественный уровень, а иногда и реализовать принципиально новый подход в обработке огромных объемов экспериментальных данных, обеспечить моделирование сложнейших процессов, визуализацию больших наборов данных, сложные бизнес-приложения с большими объемами вычислений.

Появление технологии Грид обусловлено следующими предпосылками [1]:

- необходимостью решения сложных научных, производственных, инженерных и бизнес-задач;

- стремительным развитием сетевой транспортной среды и технологий высокоскоростной передачи данных;

- наличием во многих организациях вычислительных ресурсов: суперкомпьютеров или, что наи-

более часто встречается, организованных в виде кластеров персональных компьютеров.

Есть два основных критерия, выделяющих Грид-системы среди других систем, обеспечивающих разделяемый доступ к ресурсам [2]:

1. Грид-система координирует разрозненные ресурсы. Ресурсы не имеют общего центра управления, а Грид-система занимается координацией их использования, например, балансировкой нагрузки. Поэтому простая система управления ресурсами кластера не является системой Грид, так как осуществляет централизованное управление всеми узлами данного кластера, имея к ним полный доступ. Грид-системы имеют лишь ограниченный доступ к ресурсам, зависящий от политики того административного домена (организации-владельца), в котором этот ресурс находится.

2. Грид-система строится на базе стандартных и открытых протоколов, сервисов и интерфейсов. Не имея стандартных протоколов, невозможно легко и быстро подключать новые ресурсы в Грид-систему, разрабатывать новые виды сервисов и т. д.

К настоящему времени уже реализованы и реализуются множество проектов по созданию Грид-систем. Большая часть этих проектов имеет экспериментальный характер. Исходя из результатов анализа проектов, можно сделать вывод о трех направлениях развития технологии Грид: вычислительный Грид, Грид для интенсивной обработки данных и семантический Грид для оперирования данными из различных баз данных.

Целью первого направления является достижение максимальной скорости вычислений за счет глобального распределения этих вычислений между компью-

Математические методы моделирования, управления и анализа данных.

терами. Проект DEISA (URL: http://www.desia.org) может служить примером этого направления, в котором предпринимается попытка объединения суперкомпьютерных центров.

Целью второго направления является обработка огромных объемов данных относительно несложными программами по принципу «одна задача - один процессор». Доставка данных для обработки и пересылка результатов в этом случае представляют собой достаточно сложную задачу. Для этого направления инфраструктура Грид представляет собой объединение кластеров. Один из проектов, целью которого и является создание производственной Грид-системы для обработки научных данных, является проект EGEE (Enabling Grids for E-sciencE), который выполняется под эгидой Европейского союза (URL: http://www.eu-egee.org). Участниками этого проекта являются более 90 научных и образовательных учреждений со всего мира, включая Россию. Построение инфраструктуры Грид в рамках проекта EGEE ориентировано, в первую очередь, на применение в различных отраслях научной деятельности, в том числе и для обработки данных в физике высоких энергий участниками экс-

периментов, проводимых на базе создаваемого в Европейском центре ядерных исследований CERN (URL: http://www.cern.ch) ускорителя LHC.

Проект EGEE тесно связан на данной фазе развития с проектом LCG (LHC Computing Grid), который, по существу, и является его технологической базой. Ведется активная работа по расширению российской инфраструктуры Грид RDIG (URL: http://www.egee-rdig.ru).

Развитие и внедрение технологии Грид носят стратегический характер. В ближайшей перспективе эта технология позволит создать принципиально новый вычислительный инструмент для развития прогрессивных технологий в различных сферах человеческой деятельности.

Библиографические ссылки

1. Foster I., Kesselman C. The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. Morgan Kaufmann Publishers, 1998.

2. The Physiology of the Grid: An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration / I. Foster [et al.]. Morgan Kaufmann Publishers, 2002.

V. S. Tynchenko, V. V. Tynchenko, Ya. A. Tynchenko Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

DISTRIBUTED COMPUTING TECHNOLOGIES APPLICATION TO COMPLEX PROCESSES MODELLING

The problem of modern distributed computing technologies application for complex objects modeling is discussed. The Grid technology appearance prerequisites, its peculiarity and projects of its use are considered.

© TtiHHeHKO B. C., TtiHHeHKO B. B., TtiHHeHKO A., 2010

УДК 539

Р. А. Удальцов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

СИММЕТРИЧНАЯ ПОТЕРЯ УСТОЙЧИВОСТИ КОМПОЗИТНОЙ ТРЕХСЛОЙНОЙ ПЛАСТИНЫ

Решена задача об определении критических усилий, при которых происходит сморщивание композитных несущих слоев трехслойной пластины с ортотропным заполнителем. Предложена новая модель упругого заполнителя, в которой учитываются его жесткости на сжатие и сдвиг, а также нелинейный характер затухания нормальных перемещений по толщине.

Одним из наиболее вероятных видов разрушения трехслойных пластин, нагруженных в плоскостях несущих слоев усилиями сжатия или сдвига, является потеря устойчивости. При расчете трехслойных пластин различают несколько форм потери устойчивости, одной из которых является сморщивание несущих слоев с образованием весьма коротких волн, расположенных симметрично относительно срединной плоскости.

Эта форма потери устойчивости называется симметричной и характерна только для трехслойных конструкций, имеющих податливый заполнитель.

Первое исследование сморщивания несущих слоев трехслойной панели было выполнено в 1940 г. К. С. Го-фом [1], который использовал для заполнителя модель упругого основания Винклера. Эта работа была продолжена многочисленными исследователями, результаты работы которых обобщены и представлены в известных монографиях [2-6].