Разработка балансировщика нагрузки и параллельного модуля управления ассоциативно защищенными картографическими базами данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В условиях современного мира, где информационная безопасность и обработка больших данных являются ключевыми аспектами многих отраслей, важность эффективного управления и обеспечения надежности картографических баз данных растет. Эти базы данных служат фундаментом для широкого спектра приложений, включая геоинформационные системы, управление транспортом, экологическое моделирование и урбанистическое планирование. С увеличением объема геоданных и расширением их использования в различных отраслях промышленности и науки, требования к скорости обработки, доступности и, прежде всего, безопасности этих данных усиливаются. Неправильное управление или уязвимость в системе безопасности может привести к значительным потерям, как в экономическом, так и в социальном отношении. Статья посвящена разработке балансировщика нагрузки и параллельного модуля управления ассоциативно защищенными картографическими базами данных. Работа включает в себя описание и анализ использования СУБД PostgreSQL с расширениями Npgsql и PostGIS для работы с ассоциативно защищенными пространственными данными. В статье представлен метод параллельного программирования с использованием TPL библиотеки языка C#. Тестирование разработанного модуля выявило оптимальные условия работы, показывая увеличение производительности в зависимости от конфигурации узлов. Результаты исследования могут служить основой для дальнейшей оптимизации и развития систем обработки и управления большими объемами ассоциативно защищенных геоданных.

Об авторах

Игорь Сергеевич Вершинин

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: isvershinin@kai.ru
Scopus Author ID: 55977774300

кандидат технических наук, доцент; заведующий кафедрой компьютерных систем

Россия, г. Казань, республика Татарстан

Список литературы

  1. Raikhlin V.A., Vershinin I.S., Gibadullin R.F., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked binary matrices. Connection to information security in map systems // Lobachevskiy Journal of Mathematics. 2013. Vol. 34. Pp. 319–325.
  2. Raikhlin V.A., Gibadullin R.F., Vershinin I.S., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked cartographic scenes during transmission over the network // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). 2016. Pp. 1–5.
  3. Гибадуллин Р.Ф., Хабибуллин Р.Р. Реализация криптографического алгоритма AES на основе различных технологии распараллеливания // Современные стратегии и цифровые трансформации устойчивого развития общества, образования и науки: сб. матер. IV Междунар. науч.-практ. конф. Москва, 9 декабря 2022 г. М.: Алеф, 2022. C. 178–184.
  4. Luo W., Lai D., Ren B., Huang X., Chen L. Dynamic load balancing algorithm for distributed database based on PI feedback // 3rd International Conference on Intelligent Design (ICID). 2022. Pp. 277–280.
  5. Kuo K.-S., Oloso A., Doan K. et al. Implications of data placement strategy to Big Data technologies based on shared-nothing architecture for geosciences // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2016. Pp. 7605–7607.
  6. Gibadullin R.F., Vershinin I.S., Minyazev R.S. Realization of replication mechanism in PostgreSQL DBMS // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). 2017. Pp. 1–6.
  7. Braude E. Incremental UML for agile development: Embedding UML class models in source code // IEEE/ACM 3rd International Workshop on Rapid Continuous Software Engineering (RCoSE). 2017. Pp. 27–31.
  8. Zhang M. PMT: A procedure migration tool from oracle to postgreSQL // IET International Conference on Smart and Sustainable City (ICSSC 2013). 2013. Pp. 391–396.
  9. Гибадуллин Р.Ф., Гашигуллин Д.А., Вершинин И.C. Разработка декоратора StegoStream для ассоциативной защиты байтового потока // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 2. URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис.1

Скачать (376KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Диаграмма деятельности определения задач MPI процессов

Скачать (427KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Фрагмент с сокрытым столбцом geom_encrypt таблицы results

Скачать (751KB)
Метаданные


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».