Кафедра програмної інженерії (ПІ)

Постійний URI для цієї колекції

Перегляд

Останні подання

Зараз показано 1 - 20 з 455
  • Публікація
    Research of acid transaction implementation methods for distributed databases using replication technology distributed database
    (ХНУРЕ, 2021) Mazurova, O.; Naboka, A.; Shirokopetleva, M.
    Today, databases are an integral part of most modern applications designed to store large amounts of data and to request from many users. To solve business problems in such conditions, databases are scaled, often horizontally on several physical servers using replication technology. At the same time, many business operations require the implementation of transactional compliance with ACID properties. For relational databases that traditionally support ACID transactions, horizontal scaling is not always effective due to the limitations of the relational model itself. Therefore, there is an applied problem of efficient implementation of ACID transactions for horizontally distributed databases. The subject matter of the study is the methods of implementing ACID transactions in distributed databases, created by replication technology. The goal of the work is to increase the efficiency of ACID transaction implementation for horizontally distributed databases. The work is devoted to solving the following tasks: analysis and selection of the most relevant methods of implementation of distributed ACID transactions; planning and experimental research of methods for implementing ACID transactions by using of NoSQL DBMS MongoDB and NewSQL DBMS VoltDB as an example; measurements of metrics of productivity of use of these methods and formation of the recommendation concerning their effective use. The following methods are used: system analysis; relational databases design; methods for evaluating database performance. The following results were obtained: experimental measurements of the execution time of typical distributed transactions for the subject area of e commerce, as well as measurements of the number of resources required for their execution; revealed trends in the performance of such transactions, formed recommendations for the methods studied. The obtained results allowed to make functions of dependence of the considered metrics on loading parameters. Conclusions: the strengths and weaknesses of the implementation of distributed ACID transactions using MongoDB and VoltDB were identified. Practical recommendations for the effective use of these systems for different types of applications, taking into account the resources consumed and the types of requests.
  • Публікація
    Дослідження методів програмної реалізації cosmos DB API на платформі .NET
    (ХНУРЕ, 2023) Мазурова, О. О.; Андрущенко, М. О.; Широкопетлєва, М. С.
    Значна кількість сучасних розробників використовують платформу .NET для створення програм, що працюють із базами даних. Cosmos DB стає все більш популярним вибором як NoSQL-сховище для баз даних. Cosmos DB – гнучка й масштабована система, і правильний вибір відповідного АРІ в програмній реалізації може значно вплинути на продуктивність самих програм. Cosmos DB надає різні API для роботи з усіма типами баз даних. Кожен із цих API може бути використаний за допомогою різних методів програмної реалізації. Предметом дослідження є програмні реалізації на платформі .NET під різні Cosmos DB API. Під час обрання найбільш підхожого Cosmos DB API на платформі .NET розробникам може допомогти не тільки документація, але й результати експериментальних досліджень АРІ, що дасть змогу покращити якість коду й продуктивність самих систем. Мета роботи – підвищити ефективність програмних розробок на платформі .NET, що використовують Cosmos DB API, шляхом створення рекомендацій щодо обрання методів програмної реалізації API на основі результатів експериментального дослідження. Завдання статті: дослідити та порівняти методи програмної реалізації Cosmos DB API шляхом вивчення продуктивності різних типів запитів на цих програмних рішеннях; проаналізувати здобуті результати та розробити рекомендації з використання методів. Методи: багатокритеріальний аналіз Cosmos DB API, логічне моделювання даних, дослідження. Результати: розроблено програмні рішення на основі використання CosmosClient, Entity Framework Core для Cosmos DB API for NoSQL та на основі MongoClient для Cosmos DB API for MongoDB; проведено серію експериментів і вимірювань показників продуктивності для кожного з програмних рішень; проаналізовано здобуті результати та запропоновано рекомендації з використання розглянутих методів програмної реалізацій Cosmos DB API на платформі .NET. Висновки. Загалом вибір програмного підходу залежить від конкретного завдання, але дослідження показали, що Cosmos DB API for NoSQL із застосуванням CosmosClient – це найкращий вибір для незначних проєктів, а з використанням Entity Framework Core Cosmos підходить для проєктів з більшими обсягами інформації та складними запитами. Якщо в проєкті застосовується MongoDB, то відповідне рішення з використанням MongoClient є кращим варіантом, ніж Cosmos DB API for NoSQL.
  • Публікація
    Research on methods of determining customer loyalty and assessing their level of satisfaction
    (ХНУРЕ, 2023) Leiba, Ya.; Shirokopetleva, M.; Gruzdo, I.
    The subject of research in the article is methods of data collection and processing to assess the level of customer satisfaction and loyalty to the company, as well as the possibility of evaluating the collected data. The purpose of the work is the analysis of methods for determining customer loyalty and assessing their level of satisfaction, the development of a unified assessment algorithm based on various types of data. The article deals with the following tasks: analysis of information acquisition methods – questionnaires and reviews, evaluation methods definition and comparison questionnaires with closed answers, reviews and open answers’ text tonality evaluation methods analysis using an artificial intelligence, development of an algorithm for determining a unified evaluation and conducting an experiment. The following methods are used: theoretical research methods for determining existing data collection methods, as well as methods for assessing the level of customer loyalty and satisfaction using CSI, CSAT indexes, NLP methods for determining the text tonality, bringing the calculated values to one scale, determining the method of a unified assessment; empirical research methods for conducting an experiment, determining and proving the feasibility of applying the method. The following results were obtained: a method of assessing customer loyalty and their level of satisfaction based on the analysis of various types of information with further results unification was proposed. Various types of date are responses to questionnaires and user reviews. The questionnaires are analyzed using KPI, and reviews – using artificial intelligence methods. After normalizing the results (bringing them to one scale), the additive convolution method is used to unify the overall result. A prototype of the software system has been developed, which allows you to carry out a full cycle from collecting information to calculating both KPI-metrics and a unified assessment. Conclusions: Experimentally, it was determined that the method of assessing customer loyalty and their level of satisfaction based on the unification of a comprehensive assessment of various types of data is efficient and can be used to optimize business processes by reducing time and efforts spent on analyzing the gathered data. The use of this method is fully justified, since the measurement error is low, and the margin of error is acceptable.
  • Публікація
    Проблеми повторного використання знань у процесі проєктування програмних систем
    (ХНУРЕ, 2023) Каратаєв, О. А.; Шубін, І. Ю.
    Останнім часом значна увага приділяється створенню баз знань, що містять мільйони фактів про різні об’єкти реального світу. Одним із ключових аспектів управління знаннями є повторне використання знань, які були набуті раніше. Предмет дослідження – процеси повторного використання знань і створення програмних систем на основі баз знань. Інтерпретація знань є одним із підходів до повторного їх застосування, що полягає у виведенні нових знань на основі наявних фактів у базі знань. Метою дослідження є підвищення ефективності повторного використання знань в програмних системах на основі баз знань способом автоматичного видобування правил. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: досліджено підходи до структурування наявних у базі даних фактів; проведено якісний аналіз можливості застосування автоматичних методів побудови правил і виведення; розглянуто задачу прогнозування зв’язку між парою сутностей, що визначає наявність відношення для фактів; запропоновано узагальнений підхід для подання фактів, що дає змогу використовувати ефективні алгоритми пошуку правил. Для вирішення перелічених завдань застосовано такі методи: алгебра скінченних предикатів і предикатних операцій для подання знань, методи прогнозування зв’язку між парою сутностей на основі репрезентативного навчання для автоматичного видобування правил. Здобуто такі результати: розглянуто підхід до формування правил, що дає змогу структурувати наявні факти як сукупність двійкових предикатів та застосувати автоматичні методи побудови правил і виведення; зроблено висновок, що обмеженням повторного використання знань є структура бази знань і програмне забезпечення, яке використовується для її підтримки; сформульовано принципи побудови специфічних предикатів-концентраторів для подання атрибутів, що дає змогу узагальнити предикатне подання фактів та застосовувати автоматичні методи видобування правил, що підвищує ефективність повторного використання знань. Висновки: застосування методу й механізму ідентифікації на основі предикатних операцій і специфічних предикатів, що автоматично видобувають атрибути з бази знань, разом з оцінкою якості виведених правил дали змогу запропонувати узагальнений підхід для подання фактів і використати ефективні алгоритми пошуку правил, що допоможе підвищити ефективність повторного застосування знань у програмних системах.
  • Публікація
    Study of prediction and classification models in the problems of diabetes among patients with a stroke in different living conditions
    (ХНУРЕ, 2023) Huliiev, N.; Peretiaha, M.; Khovrat, A.; Teslenko, D.; Nazarov, A.
    The subject of the study in the article is the methods of predicting the development of diabetes. Diabetes mellitus is a non-communicable disease that has affected 425 million people, and by 2045 the number will only increase by 1.5 times. It has been proven to be an independent contributing factor to stroke development. When there is too much sugar in the blood, it negatively affects the arteries and blood vessels. People with this disease are more likely to develop atherosclerotic plaques and blood clots, which can lead to heart blockage and ischemic stroke. Having diabetes increases the risk and worsens the course of a stroke. According to the Framingham Study, the number of recurrent cases doubles. The aim of the study is to investigate methods of predicting and classifying the development of diabetes among people, in particular stroke patients, to prevent the development of other diseases. The complexity of the problem lies in the fact that there are as many undiagnosed cases as diagnosed ones, so about half of people suffer from the disease and the resulting complications due to improper or delayed diagnosis. Therefore, timely diagnosis of a disease that is difficult to detect is important in order to prevent the development of further complications. The article solves the problem of a multi-criteria task of choosing the best algorithm for predicting the occurrence of a disease. The following methods are used in this paper: multilayer perceptron, k-nearest neighbors method, decision tree, and logistic regression. Nowadays, machine learning has begun to apply to similar problems. In the 1950s and 1960s, there were attempts to combine the approaches to creating neural networks that existed at the time, which made it possible to calculate quantitative descriptions of human intelligence, and memorize, analyze, and process information, which resembled the work of the human brain. Medicine is one of the main areas of human activity where various classifier and neural network algorithms are gaining popularity yearly. They are trendy in disease diagnostics. Results: the initial conditions for choosing the best model are met by logistic regression. Conclusions: as a result of the study, the optimal model for predicting the development of the disease was selected.
  • Публікація
    Research of methods to support data migration between relational and document data storage models
    (ХНУРЕ, 2022) Peretiatko, M.; Shirokopetleva, M.; Lesna, N.
    The subject matter of the article is heterogeneous model-inhomogeneous data migration between relational and document-oriented data storage models, existing strategies and methods to support such migrations, the use of relational algebra and set theory in the context of databases in building a new data migration algorithm. The goal of the work is to consider the features and procedure of data migration, explore methods to support data migration between relational and documentary data models, build a mathematical model and algorithm for data migration. The following methods were used: analysis and comparison of existing approaches to data migration, choice of strategy for further use in compiling the migration algorithm, mathematical modeling of the algorithm of heterogeneous model-inhomogeneous data migration, formalization of the data migration algorithm. The following tasks were solved in the article: consideration of the concept and types of data migration, justification for choosing a document-oriented data model as a target for data migration, analysis of existing literature sources on methods and strategies of heterogeneous model data migration from relational to document-oriented data model, highlighting advantages and disadvantages existing methods, choosing an approach to the formation of the data migration algorithm, compiling and describing a mathematical model of data migration using relational algebra and set theory, presentation of the data migration algorithm, which is based on the focus on data queries. The following results were obtained: the possibilities of relational algebra and set theory in the context of data models and queries are used, as well as in model redesign, the strategy of migration of data models is chosen, which provides relational and document-oriented data models, the algorithm of application of this method is described. Conclusions: because of the work, the main methods of migration support for different data storage models are analyzed, with the help of relational algebra, set theory a mathematical model is built, and an algorithm for transforming a relational data model into a document-oriented data model is taken into account. The obtained algorithm is suitable for use in real examples, and is the subject of further research and possible improvements, analysis of efficiency in comparison with other methods.
  • Публікація
    NoSQL database logic design methods for mongodb and Neo4j
    (ХНУРЕ, 2022) Mazurova, O.; Syvolovskyi, I.; Syvolovska, O.
    Modern developers of gaming mobile and Internet applications almost do not imagine themselves without the use of NoSQL databases, if they pursue the goal of creating scalable databases with high-performance and wide functionality. When designing a database for any NoSQL system, the developer needs a clear understanding of the logic of such databases and the capabilities of the tools offered by the corresponding DBMS. However, unfortunately, they do not have unified methods of logical design of such models, as in relational databases. Thus, there is a problem of developing effective methods for the logical design of such databases that would provide the necessary performance when implementing the business logic of the corresponding applications. The subject of the research is approaches to the logical design of NoSQL document and graph databases. The goal of the work is to propose unified logical modeling methods for MongoDB and Neo4j NoSQL systems based on an experimental study of their performance. The following tasks are solved in the work: analysis of current approaches to the logical design of document and graph databases, the development of logical design methods for them; planning and experimental study of the performance of the proposed methods on the example of models developed with their help. The following methods are used: database design methods, database performance evaluation methods, development methods are based on MongoDB 5.0.5, Neo4j 4.4.3 DBMS, Visual Studio 2022 development environment. The following results are obtained: unified logical design methods for MongoDB and Neo4j NoSQL systems are proposed; on their basis, the corresponding logical models have been developed; experimental measurements of the number of resources required working with the developed models; recommendations on the proposed methods are formed. Conclusions: The proposed modeling methods for MongoDB have their own aspects of their effective use for different types of applications. The strengths and weaknesses of both methods were identified, but a mixed method based on a combination of modeling through normalization and denormalization was recommended. Even though Neo4j lost out to MongoDB in terms of consumed resources in most experiments, both DBMS's' demonstrate good productivity, taking into account the orientation to different tasks.
  • Публікація
    Автоматичне формування словників перекладу
    (ХНУРЕ, 2018) Валенда, Н.; Павленко, Н.
    Розглядається метод створення двомовних словників перекладу на основі паралельних корпусів. Методи розробки базуються на стеку технологій Cache Intersystems. Для розробки були використані iKnow, Cache Object Script, Cache Studio. У результаті роботи здійснено програмну реалізацію системи обробки російсько-українського паралельного корпусу для створення двомовних словників з машинним інтерфейсом. Method of creating bilingual translation dictionaries based on parallel corpora is considered. Methods of development are based on stack of Cache Intersystems technologies. iKnow, Cache Object Script, Cache Studio were used for development. As a result of the work there was created software implementation of a system that process of Russian-Ukrainian parallel corpora to create bilingual dictionaries with machine interface.
  • Публікація
    Blockchain in Public Administration
    (ХНУРЕ, 2018) Tereshchenko, G.; Nazarov, O.
    The article describes the possibilities of using blockchain technology in public administration. Cautions against possible negative consequences of its use, the authors pay attention to the advantages of the technology in question.
  • Публікація
    Методи та алгоритми для прогнозування цін електронних валют
    (ХНУРЕ, 2018) Бондаренко, Б.; Качко, О.
    У статті проведено аналіз ринку цифрових валют, а також огляд частини існуючих методів і алгоритмів для прогнозування цін електронних валют на ринках. The article analyzes the digital currencies market, reviews some of the existing methods and algorithms for forecasting the prices of digital currencies in the markets.
  • Публікація
    Інструменти квантових обчислень. Мова програмування Q#
    (ХНУРЕ, 2018) Божко, І.; Четвериков, Г.
    У даній роботі розглядається сучасний стан існуючих інструментів для квантових обчислень, особлива увага приділяється мові програмування Q# як основного інструменту на сьогоднішній день. This work deals with the current state of the existing tools for quantum computing, especially the Q# programming language as the main tool for this nowadays.
  • Публікація
    Дослідження алгоритмів обробки сигналів в інтелектуальних радіолокаційних комплексах
    (ХНУРЕ, 2018) Малицький, І.; Шубін, І.
    Вирішена науково-практична задача підвищення ефективності обробки сигналів в інтелектуальних радіолокаційних комплексах шляхом створення методу, моделей та інформаційної технології семантичної обробки сигнальної інформації. Створено спектрально-семантичну і просторово-семантичну моделі обробки радіолокаційних сигналів. The scientific and practical task of increasing the efficiency of signal processing in intelligent radar systems is solved by creating a method, models and information technology for semantic processing of signal information. Spectral-semantic and space-semantic models of radar signal processing were created.
  • Публікація
    Аналіз можливостей apache kafka в рамках забезпечення стримінгу big data
    (ХНУРЕ, 2018) Дашкевич, О.; Шубін, І.
    Оскільки Інтернет речей займає більше опору в різних галузях промисловості, труднощі з обробкою всіх трьох «V» Big Data будуть зростати. Все більше і більше програм і організацій створюють файли та документи, а не лише цінності та цифри. Потокове передавання може здійснювати більшу частину обробки в режимі реального часу. Це призвело до третього (на момент написання: поточної) хвилі Big Data: переходу до повного обхвату потокового (іноді називається каппа-архітектура, як еволюція лямбда-архітектури) As the Internet of Things takes more of a foothold in various industries, the difficulties in handling all three «V’s» of Big Data will increase. More and more applications and organizations are generating files and documents rather than just values and numbers. Streaming could do most of our processing in real-time. This led to the third (at the time of writing: current) wave of big data: the move to a full embrace of streaming (sometimes referred to as the kappa architecture, as an evolution of lambda architecture).
  • Публікація
    Алгоритм визначення параметрів l-системи, що моделює структуру геометричного фрактального об’єкта
    (ХНУРЕ, 2018) Кравець, Н.
    Представлено алгоритм визначення параметрів L-системи, яка моделює структуру геометричного фрактального об’єкта. An algorithm for determining the parameters of an L-system that simulates the structure of a geometric fractal object is presented.
  • Публікація
    Боротьба з очікуваннями у microsoft SQL Server
    (ХНУРЕ, 2018) Тунік, О.; Саманцов, О.
    У роботі висвітлюється питання очікувань та блокування у Microsoft SQL Server. Розглянуто джерела очікувань та надано рекомендації щодо зменшення часу, що витрачається на них. The paper describes problem of waits and blocks in Microsoft SQL Server. The sources of waits are considered and recommendations for reducing the time spent on them are given
  • Публікація
    Технології big data у аналізі ризиків страхової компанії
    (ХНУРЕ, 2018) Лазар, М.; Кобзєв, В.
    Розглядається можливість використання технологій Big Data у страхуванні. Зокрема, розглядається можливість використання сучасних засобів збору характеристик клієнтів, які використовуються в аналізі страхових ризиків у клієнтоорієнтованих страхових продуктах. The possibility of using Big Data technologies in insurance is considered. In particular, the possibility of using modern means of collecting customer characteristics used in the analysis of insurance risks in client-oriented insurance products is considered
  • Публікація
    Редакційний програмний комплекс з клієнт-серверною архітектурою з «товстими клієнтами»
    (ХНУРЕ, 2018) Сокорчук, І.
    Розглядається програмний комплекс для редакційного відділу, побудований на базі відкритого UNIX-сумісного програмного забезпечення. Описано набір прикладного програмного забезпечення, що на сьогодні дозволяє на професійному рівні виконувати основні роботи відділу. Розглядаються можливі архітектурні рішення редакційного програмного комплексу. Автор пропонує рішення з клієнт-серверною архітектурою з "товстими клієнтами" на робочих станціях. Вказано переваги такого рішення. Наводиться опис створеного автором комплексу, що успішно використовується для видання всеукраїнського двотижневика. A program suite for the editorial department, built on the basis of open UNIX-compliant software, is considering. A set of application software, which today allows you to perform the basic work of the editorial department at a professional level, is describes. Possible architectural decisions of editorial software complex are considered. The author offers solutions with client-server model with "thick clients" on workstations. The benefits of this solution are outlined. The description of the complex created by the author, which is successfully used for the publication of the Ukrainian weekly, is given.
  • Публікація
    Дослідження алгоритмів підвищення надійності відеозв'язку
    (ХНУРЕ, 2018) Склярук, Д.; Дудар, З.
    Метою роботи є підвищення надійності систем відеоконференцзв’язку. Розроблено комп'ютерний метод обробки інформації, який дозволить підвищити надійність системи відеоконференцзв’язку для авторизованих користувачів з гарантованою доставкою повідомлень і підвищити ймовірність одержання доступу до ресурсів таких систем. The purpose of the work is to increase the reliability of video conferencing systems. The computer method of information processing is developed which will increase the reliability of the video conferencing system for authorized users with guaranteed delivery of messages and increase the probability of access to the resources of such systems.
  • Публікація
    Алгоритм знаходження максимального потоку для управління комунікаційними режимами електричних мереж в системі «smart сity»
    (ХНУРЕ, 2018) Ревенчук, І.; Чуприна, А.
    В статті представлено підхід застосування Big Data для розумного міста. Цей підхід включає кілька простих систем автоматизації. На самому базовому рівні ці системи можуть бути не більше ніж рефлекторними агентами: агентами, які спостерігають навколишнє середовище та реагують відповідно до отриманої інформації. Smart city, що складається з таких простих рефлекторних агентів, може бути використане для спрощення життя своїх мешканців, для покращення комфорту та використання в системі управління електричною мережею завдяки алгоритму знаходження максимального потоку для управління комунікаційними режимами. The article presents way to apply big data for smart city. This approach includes few simple automation systems. At the most basic level, these systems could be no more than reflex agents: agents which observe the environment and react accordingly to the acquired information. A smart city constituted of such simple reflex agents can be exploited to simplify the life of its residents, to improve the comfort and used for electrical network management system via algorithm is to find through paths with positive flows from source to drain
  • Публікація
    Використання технологій віртуальної та доповненої реальності для збереження історично-культурної спадщини
    (ХНУРЕ, 2018) Саманцов, О.
    У роботі розглядаються основні пристрої та засоби віртуальної та доповненої реальності з боку використання для збереження історично-культурної спадщини світу This paper describes main VR and AR ways and devices to use for world hictorical-cultural inheritance saving.