2 Commits

Author SHA1 Message Date
d78a51089e lab5 2024-01-08 18:22:24 +04:00
1399a32c46 lab5 2024-01-06 23:51:01 +04:00
6 changed files with 707 additions and 33 deletions

454
tasks/mikhailov-ys/lab_5/Main/.gitignore vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1,454 @@
## Ignore Visual Studio temporary files, build results, and
## files generated by popular Visual Studio add-ons.
##
## Get latest from https://github.com/github/gitignore/blob/master/VisualStudio.gitignore
# User-specific files
*.rsuser
*.suo
*.user
*.userosscache
*.sln.docstates
# User-specific files (MonoDevelop/Xamarin Studio)
*.userprefs
# Mono auto generated files
mono_crash.*
# Build results
[Dd]ebug/
[Dd]ebugPublic/
[Rr]elease/
[Rr]eleases/
x64/
x86/
[Ww][Ii][Nn]32/
[Aa][Rr][Mm]/
[Aa][Rr][Mm]64/
bld/
[Bb]in/
[Oo]bj/
[Ll]og/
[Ll]ogs/
# Visual Studio 2015/2017 cache/options directory
.vs/
# Uncomment if you have tasks that create the project's static files in wwwroot
#wwwroot/
# Visual Studio 2017 auto generated files
Generated\ Files/
# MSTest test Results
[Tt]est[Rr]esult*/
[Bb]uild[Ll]og.*
# NUnit
*.VisualState.xml
TestResult.xml
nunit-*.xml
# Build Results of an ATL Project
[Dd]ebugPS/
[Rr]eleasePS/
dlldata.c
# Benchmark Results
BenchmarkDotNet.Artifacts/
# .NET
project.lock.json
project.fragment.lock.json
artifacts/
# Tye
.tye/
# ASP.NET Scaffolding
ScaffoldingReadMe.txt
# StyleCop
StyleCopReport.xml
# Files built by Visual Studio
*_i.c
*_p.c
*_h.h
*.ilk
*.meta
*.obj
*.iobj
*.pch
*.pdb
*.ipdb
*.pgc
*.pgd
*.rsp
*.sbr
*.tlb
*.tli
*.tlh
*.tmp
*.tmp_proj
*_wpftmp.csproj
*.log
*.vspscc
*.vssscc
.builds
*.pidb
*.svclog
*.scc
# Chutzpah Test files
_Chutzpah*
# Visual C++ cache files
ipch/
*.aps
*.ncb
*.opendb
*.opensdf
*.sdf
*.cachefile
*.VC.db
*.VC.VC.opendb
# Visual Studio profiler
*.psess
*.vsp
*.vspx
*.sap
# Visual Studio Trace Files
*.e2e
# TFS 2012 Local Workspace
$tf/
# Guidance Automation Toolkit
*.gpState
# ReSharper is a .NET coding add-in
_ReSharper*/
*.[Rr]e[Ss]harper
*.DotSettings.user
# TeamCity is a build add-in
_TeamCity*
# DotCover is a Code Coverage Tool
*.dotCover
# AxoCover is a Code Coverage Tool
.axoCover/*
!.axoCover/settings.json
# Coverlet is a free, cross platform Code Coverage Tool
coverage*.json
coverage*.xml
coverage*.info
# Visual Studio code coverage results
*.coverage
*.coveragexml
# NCrunch
_NCrunch_*
.*crunch*.local.xml
nCrunchTemp_*
# MightyMoose
*.mm.*
AutoTest.Net/
# Web workbench (sass)
.sass-cache/
# Installshield output folder
[Ee]xpress/
# DocProject is a documentation generator add-in
DocProject/buildhelp/
DocProject/Help/*.HxT
DocProject/Help/*.HxC
DocProject/Help/*.hhc
DocProject/Help/*.hhk
DocProject/Help/*.hhp
DocProject/Help/Html2
DocProject/Help/html
# Click-Once directory
publish/
# Publish Web Output
*.[Pp]ublish.xml
*.azurePubxml
# Note: Comment the next line if you want to checkin your web deploy settings,
# but database connection strings (with potential passwords) will be unencrypted
*.pubxml
*.publishproj
# Microsoft Azure Web App publish settings. Comment the next line if you want to
# checkin your Azure Web App publish settings, but sensitive information contained
# in these scripts will be unencrypted
PublishScripts/
# NuGet Packages
*.nupkg
# NuGet Symbol Packages
*.snupkg
# The packages folder can be ignored because of Package Restore
**/[Pp]ackages/*
# except build/, which is used as an MSBuild target.
!**/[Pp]ackages/build/
# Uncomment if necessary however generally it will be regenerated when needed
#!**/[Pp]ackages/repositories.config
# NuGet v3's project.json files produces more ignorable files
*.nuget.props
*.nuget.targets
# Microsoft Azure Build Output
csx/
*.build.csdef
# Microsoft Azure Emulator
ecf/
rcf/
# Windows Store app package directories and files
AppPackages/
BundleArtifacts/
Package.StoreAssociation.xml
_pkginfo.txt
*.appx
*.appxbundle
*.appxupload
# Visual Studio cache files
# files ending in .cache can be ignored
*.[Cc]ache
# but keep track of directories ending in .cache
!?*.[Cc]ache/
# Others
ClientBin/
~$*
*~
*.dbmdl
*.dbproj.schemaview
*.jfm
*.pfx
*.publishsettings
orleans.codegen.cs
# Including strong name files can present a security risk
# (https://github.com/github/gitignore/pull/2483#issue-259490424)
#*.snk
# Since there are multiple workflows, uncomment next line to ignore bower_components
# (https://github.com/github/gitignore/pull/1529#issuecomment-104372622)
#bower_components/
# RIA/Silverlight projects
Generated_Code/
# Backup & report files from converting an old project file
# to a newer Visual Studio version. Backup files are not needed,
# because we have git ;-)
_UpgradeReport_Files/
Backup*/
UpgradeLog*.XML
UpgradeLog*.htm
ServiceFabricBackup/
*.rptproj.bak
# SQL Server files
*.mdf
*.ldf
*.ndf
# Business Intelligence projects
*.rdl.data
*.bim.layout
*.bim_*.settings
*.rptproj.rsuser
*- [Bb]ackup.rdl
*- [Bb]ackup ([0-9]).rdl
*- [Bb]ackup ([0-9][0-9]).rdl
# Microsoft Fakes
FakesAssemblies/
# GhostDoc plugin setting file
*.GhostDoc.xml
# Node.js Tools for Visual Studio
.ntvs_analysis.dat
node_modules/
# Visual Studio 6 build log
*.plg
# Visual Studio 6 workspace options file
*.opt
# Visual Studio 6 auto-generated workspace file (contains which files were open etc.)
*.vbw
# Visual Studio LightSwitch build output
**/*.HTMLClient/GeneratedArtifacts
**/*.DesktopClient/GeneratedArtifacts
**/*.DesktopClient/ModelManifest.xml
**/*.Server/GeneratedArtifacts
**/*.Server/ModelManifest.xml
_Pvt_Extensions
# Paket dependency manager
.paket/paket.exe
paket-files/
# FAKE - F# Make
.fake/
# CodeRush personal settings
.cr/personal
# Python Tools for Visual Studio (PTVS)
__pycache__/
*.pyc
# Cake - Uncomment if you are using it
# tools/**
# !tools/packages.config
# Tabs Studio
*.tss
# Telerik's JustMock configuration file
*.jmconfig
# BizTalk build output
*.btp.cs
*.btm.cs
*.odx.cs
*.xsd.cs
# OpenCover UI analysis results
OpenCover/
# Azure Stream Analytics local run output
ASALocalRun/
# MSBuild Binary and Structured Log
*.binlog
# NVidia Nsight GPU debugger configuration file
*.nvuser
# MFractors (Xamarin productivity tool) working folder
.mfractor/
# Local History for Visual Studio
.localhistory/
# BeatPulse healthcheck temp database
healthchecksdb
# Backup folder for Package Reference Convert tool in Visual Studio 2017
MigrationBackup/
# Ionide (cross platform F# VS Code tools) working folder
.ionide/
# Fody - auto-generated XML schema
FodyWeavers.xsd
##
## Visual studio for Mac
##
# globs
Makefile.in
*.userprefs
*.usertasks
config.make
config.status
aclocal.m4
install-sh
autom4te.cache/
*.tar.gz
tarballs/
test-results/
# Mac bundle stuff
*.dmg
*.app
# content below from: https://github.com/github/gitignore/blob/master/Global/macOS.gitignore
# General
.DS_Store
.AppleDouble
.LSOverride
# Icon must end with two \r
Icon
# Thumbnails
._*
# Files that might appear in the root of a volume
.DocumentRevisions-V100
.fseventsd
.Spotlight-V100
.TemporaryItems
.Trashes
.VolumeIcon.icns
.com.apple.timemachine.donotpresent
# Directories potentially created on remote AFP share
.AppleDB
.AppleDesktop
Network Trash Folder
Temporary Items
.apdisk
# content below from: https://github.com/github/gitignore/blob/master/Global/Windows.gitignore
# Windows thumbnail cache files
Thumbs.db
ehthumbs.db
ehthumbs_vista.db
# Dump file
*.stackdump
# Folder config file
[Dd]esktop.ini
# Recycle Bin used on file shares
$RECYCLE.BIN/
# Windows Installer files
*.cab
*.msi
*.msix
*.msm
*.msp
# Windows shortcuts
*.lnk
# JetBrains Rider
.idea/
*.sln.iml
##
## Visual Studio Code
##
.vscode/*
!.vscode/settings.json
!.vscode/tasks.json
!.vscode/launch.json
!.vscode/extensions.json

View File

@@ -0,0 +1,14 @@
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
<PropertyGroup>
<OutputType>Exe</OutputType>
<TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
<ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
<Nullable>enable</Nullable>
</PropertyGroup>
<ItemGroup>
<PackageReference Include="BenchmarkDotNet" Version="0.13.11" />
</ItemGroup>
</Project>

View File

@@ -0,0 +1,173 @@
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;
using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;
public class MatrixMultiplication
{
public static int[][] MultiplySequential(int[][] matrixA, int[][] matrixB)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
for (int i = 0; i < rowsA; i++)
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
}
return result;
}
public static int[][] MultiplyParallel(int[][] matrixA, int[][] matrixB, int numThreads)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
Parallel.For(0, rowsA, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = numThreads }, i =>
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
});
return result;
}
[Benchmark]
public void MultiplySequential_100x100()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(100, 100);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(100, 100);
MultiplySequential(matrixA, matrixB);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_100x100_4TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(100, 100);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(100, 100);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 4);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_100x100_8TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(100, 100);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(100, 100);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 8);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_100x100_16TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(100, 100);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(100, 100);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 16);
}
[Benchmark]
public void MultiplySequential_300x300()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(300, 300);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(300, 300);
MultiplySequential(matrixA, matrixB);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_300x300_4TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(300, 300);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(300, 300);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 4);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_300x300_8TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(300, 300);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(300, 300);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 8);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_300x300_16TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(300, 300);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(300, 300);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 16);
}
[Benchmark]
public void MultiplySequential_500x500()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(500, 500);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(500, 500);
MultiplySequential(matrixA, matrixB);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_500x500_4TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(500, 500);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(500, 500);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 4);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_500x500_8TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(500, 500);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(500, 500);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 8);
}
[Benchmark]
public void MultiplyParallel_500x500_16TH()
{
int[][] matrixA = GenerateRandomMatrix(500, 500);
int[][] matrixB = GenerateRandomMatrix(500, 500);
MultiplyParallel(matrixA, matrixB, 16);
}
private static int[][] GenerateRandomMatrix(int rows, int cols)
{
int[][] matrix = new int[rows][];
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
matrix[i] = new int[cols];
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
matrix[i][j] = rand.Next(1, 10);
}
}
return matrix;
}
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var summary = BenchmarkRunner.Run<MatrixMultiplication>();
Console.ReadLine();
}
}

View File

@@ -0,0 +1,66 @@
# Отчёт по лабораторной работе №5
Выполнил: студент гр. ИСЭбд-41 Михайлов Ю.С.
## Запуск приложения
Было выбрано консольное приложение, язык программирования - C#.
Перемножение матриц обычным алгоритмом:
```
public static int[][] MultiplySequential(int[][] matrixA, int[][] matrixB)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
for (int i = 0; i < rowsA; i++)
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
}
return result;
}
```
Перемножение матриц параллельным алгоритмом:
```
public static int[][] MultiplyParallel(int[][] matrixA, int[][] matrixB, int numThreads)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
Parallel.For(0, rowsA, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = numThreads }, i =>
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
});
return result;
}
```
## Результаты
![](pic.PNG)
Вывод: если в матрице не слишком много элементов, обычный алгоритм работает быстрее. Параллельный алгоритм следует использовать для обработки большого количества данных. В сравнении с однопоточным алгоритмом, работа параллельного в несколько раз быстрее.

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 34 KiB

View File

@@ -1,33 +0,0 @@
# Отчет по лабораторной работе №8
Выполнил студент гр. ИСЭбд-41 Михайлов Ю.С.
## Задачи
Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами. А помогут Вам в этом вопросы из списка:
1. Зачем сложные системы (например, социальная сеть ВКонтакте) пишутся в "распределенном" стиле, где каждое отдельное приложение (или сервис) функционально выполняет только ограниченный спектр задач?
2. Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают / усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
3. Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями?
4. Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
5. Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это действительно нужно, а когда нет.
## Эссе
Сложные системы, такие как социальная сеть ВКонтакте, пишутся в распределенном стиле так как:
1. Это делает систему гибкой и масштабируемой, позволяет добавлять новые функции и возможности без влияния на работу других компонентов.
2. Упрощает обслуживание и обновление системы, поскольку изменения вносятся только в одну часть приложения.
3. Снижает риск сбоев и ошибок, так как если один компонент выходит из строя, другие продолжают работать.
Системы оркестрации приложений были созданы для того, чтобы упростить управление различных сервисов и приложений в больших распределенных системах. Они позволяют автоматизировать процессы развертывания, масштабирования и мониторинга приложений, а также управлять доступом к ресурсам и обеспечивать согласованность данных. Оркестрация приложений упрощает разработку и сопровождение таких систем.
Очереди обработки сообщений нужны для обеспечения асинхронной коммуникации между компонентами распределенной системы. Сообщения могут быть любыми данными, передаваемыми между различными частями системы, такими как запросы, ответы, обновления данных и так далее. Очереди сообщений позволяют организовать последовательность выполнения задач, обеспечивая их обработку в порядке поступления, даже если компоненты системы работают параллельно.
Преимущества распределенных приложений включают масштабируемость, гибкость, устойчивость к сбоям и ошибкам, а также возможность быстрого внедрения новых функций и возможностей. Однако у них также есть и недостатки, такие как сложность в управлении и сопровождении, риск потери данных при переходе между узлами, а также проблемы с согласованностью данных и синхронизацией между компонентами.
Целесообразно внедрять параллельные вычисления в сложную распределенную систему:
Интенсивная вычислительная нагрузка: Если в системе присутствует интенсивная вычислительная задача, которую можно разделить на подзадачи, параллельные вычисления позволяют использовать множество узлов для ускоренного выполнения. Высоконагруженные системы: В системах с высокой нагрузкой, таких как веб-серверы или системы обработки транзакций, параллельные вычисления могут повысить пропускную способность и обработку запросов.
Нецелесообразно внедрять параллельные вычисления:
Наличие сетевых задержек: Если распределенная среда характеризуется высокими сетевыми задержками, параллельные вычисления могут не оправдывать себя из-за времени передачи данных.