Разработка и тестирование методов проблемно-ориентированного планирования потоков работ в распределенной вычислительной среде на предп

Дипломная работа по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика»: "Разработка и тестирование методов проблемно-ориентированного планирования потоков работ в распределенной вычислительной среде на предприятии (на примере банка)"

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,

Современный банк — это сложный организм, где ежедневно запускаются тысячи вычислительных задач: скоринг кредитных заявок, расчет рисков, генерация отчетов для ЦБ, обработка данных фрод-мониторинга. Эти задачи имеют разные приоритеты, требования к ресурсам и зависимости друг от друга. Эффективно распределить их по вычислительным узлам распределенного кластера — сложная научно-практическая задача.

Актуальность темы

Неоптимальное планирование задач в распределенной среде приводит к простоям дорогостоящего оборудования или, наоборот, к его перегрузке, образованию «горлышек бутылок» и задержкам в выполнении критически важных бизнес-процессов. Для банка задержка в расчете рисков или обработке транзакций может обернуться миллионными убытками. Актуальность работы заключается в разработке интеллектуальных методов планирования, которые учитывают не только технические параметры задач, но и их бизнес-важность и ограничения, что позволяет значительно повысить общую эффективность ИТ-инфраструктуры.

Цель исследования

Целью работы является разработка и экспериментальное тестирование новых проблемно-ориентированных методов планирования потоков работ (workflow scheduling), которые оптимизируют выполнение задач в распределенной вычислительной среде банка с учетом их бизнес-приоритетов и временных ограничений.

• Хотите заказать дипломную работу по направлению «Технологии разработки программного обеспечения» на тему "Разработка и тестирование методов проблемно-ориентированного планирования потоков работ в распределенной вычислительной среде на предприятии"? Это можно сделать на этой странице.

Задачи исследования

• Проанализировать существующие алгоритмы планирования задач (First-Come, First-Served, Priority Scheduling, Min-Min, Max-Min и др.) и выявить их недостатки применительно к банковской среде.
• Классифицировать типовые вычислительные задачи банка по критериям: срочность, важность, требуемые ресурсы (CPU, RAM, I/O), зависимости от других задач.
• Разработать новый или модифицировать существующий алгоритм планирования, учитывающий бизнес-логику (проблемную ориентацию).
• Реализовать симулятор распределенной среды и провести сравнительное тестирование разработанного алгоритма с классическими по таким метрикам, как общее время выполнения, соблюдение дедлайнов, использование ресурсов.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процесс управления и планирования вычислительными задачами в распределенной среде кредитно-финансовой организации.

Предмет исследования: алгоритмы и методы планирования потоков работ, ориентированные на оптимизацию бизнес-показателей, а не только технической эффективности.

Примерное содержание работы (План)

Работа будет носить ярко выраженный исследовательский характер. В первой главе будет проведен глубокий теоретический анализ. Мы изучим архитектуру распределенных вычислительных систем (гриды, кластеры, облака) и классические алгоритмы планирования, их достоинства и недостатки. Отдельно будет проанализирована специфика workload'а банка: пакетные задания (batch processing) и интерактивные запросы, их приоритеты и ограничения.

Вторая глава будет посвящена разработке нового подхода. На основе проведенного анализа мы предложим собственную модель для классификации задач и формализуем критерии для планировщика. Будет разработан алгоритм (например, на основе модификации приоритетного планирования или генетического алгоритма), который на основе этих критериев будет принимать решения о том, на каком узле и в какой очередности выполнять задачи, чтобы минимизировать задержки по критически важным бизнес-процессам.

В третьей главе будет проведена экспериментальная проверка. Мы не будем разворачивать реальный кластер, а создадим его программную модель-симулятор (на Python/SimPy). На этом симуляторе будут воспроизведены различные сценарии нагрузки, характерные для банка. Далее будет проведена серия экспериментов, в ходе которых разработанный алгоритм будет сравниваться с классическими. Результаты будут оценены по ключевым метрикам, и на основе этого будут сделаны выводы об эффективности предложенного метода.

Ожидаемые результаты и их практическая польза

Главным результатом работы станет новый, научно обоснованный алгоритм планирования и результаты его тестирования. Практическая польза для банка заключается в:

• Повышении отказоустойчивости и предсказуемости: Критически важные задачи (например, закрытие операционного дня) будут выполняться в гарантированные сроки.
• Оптимизации использования ресурсов: Снижение простоев дорогостоящего серверного оборудования и экономия на его апгрейде.
• Ускорении бизнес-процессов: Сокращение времени получения аналитических отчетов и результатов риск-моделирования, что повышает скорость принятия решений.

Данная работа — это углубленное исследование на стыке computer science и прикладной экономики, показывающее, как разработка программного обеспечения и алгоритмов напрямую влияет на финансовые показатели и повышение эффективности предприятия.