https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/22326 2026-04-14T15:57:46Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24743 Засоби та модель моніторингу даних мікросервісної системи Трояновська, Т. І.; Савицька, Л. А.; Комаров, В. Л. Дана робота присвячена дослідженню методів та засобів для комплексного моніторингу додатків, що побудовані за принципами мікросервірсої архітектури з метою швидкої локалізації проблем у роботі таких систем. Зокрема, виконано аналіз основних засобів збирання інформації про роботу мікросервісних додатків; аналізу цієї інформації, її систематизації та класифікації; виконано аналіз технологічного стеку для графічного відображення зібраної інформації з метою подальшого моніторингу та вмконання аналітики; розглянуто найбільш критичні задачі у впровадженні моніторингу мікросервісної системи; запропоновано модель роботи частини мікросервісної системи, що призначена для аналізу логів, системних звітів.; Данная работа посвящена исследованию методов и средств для комплексного мониторинга приложений, построенных на принципах микросервисной архитектуры с целью быстрой локализации проблем в работе системы. В частности, выполнен анализ основных средств сбора информации о работе микросервисных приложений; анализа такой информации, систематизации и классификации; выполнен анализ технологического стека для графического представления собранной информации для дальнейшего мониторинга и аналитики; рассмотрено наиболее критические задачи при ведении мониторинга микросервисной системы; предложено модель работы части микросервисной системы предназначеной для анализа логов, системных отчетов.; This work is devoted to methods and tools for complex monitoring of applications, built on the principles of microservice architecture in order to quickly locate problems in the system. In particular, the analysis of the main technologies for collecting information about the operation of microservice applications; its analysis, systematization and classification as well as the technological stack for graphically displaying the collected information for further monitoring and analytics; the most critical tasks in the implementation of monitoring of the micro-service system; the model of the operation of the part of the microservice system, which is intended for analysis of logs, system reports. 2018-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24738 Порівняльний аналіз властивостей відкритого, вільного та комерційного програмного забезпечення Великодний, С. С.; Тимофєєва, О. С.; Зайцева-Великодна, С. С.; Нямцу, К. Є. У статті проводиться порівняння програмних продуктів, що взяті на безкоштовній основі, програмних продуктів, що поширюються за вільними ліцензіями із відкритим кодом, та комерційних розробок. Аналіз виконано за результатами дослідження реальних даних попиту, на підставі вивчення більш ніж двох сотень найпопулярніших продуктів від компаній-розробників ПЗ. Результати візуалізовано у вигляді побудованих гістограм, що містять чинники переваг та недоліків у відповідному процентному співвідношенні, та сформованих таблиць, що наочно розмежовують вивчені властивості ПЗ. Виконання всебічного аналізу різних видів ПЗ дозволяє остаточно визначити межі понять: відкрите, вільне чи комерційне ПЗ. Результат аналізу стане у пригоді при виділенні переваг чи недоліків по кожному із видів ПЗ. Цей набір властивостей забезпечить однозначність обрання компанією або фірмою того чи іншого виду ПЗ для задоволення конкретного функціонального галузевого набору.; В статье проводится сравнение программных продуктов, взятых на бесплатной основе, программных продуктов, распространяющихся по свободным лицензиям с открытым кодом, и коммерческих разработок. Анализ выполнен по результатам исследования реальных данных спроса, на основании изучения более двух сотен самых популярных продуктов от компаний-разработчиков ПО. Результаты визуализированы в виде построенных гистограмм, содержащих факторы преимуществ и недостатков в соответствующем процентном соотношении, и сформированных таблиц, наглядно разделяющих изученные свойства ПО. Выполнение всестороннего анализа различных видов ПО позволяет окончательно определить границы понятий: открытое, свободное или коммерческое ПО. Результат анализа будет полезным при выделении преимуществ или недостатков по каждому из видов ПО. Этот набор свойств обеспечит однозначность избрания компанией или фирмой того или иного вида ПО для удовлетворения конкретного функционального отраслевого набора.; The article compares software products taken for free, software products distributed under free open source licenses and commercial ones developments. The analysis is based on the results of real study demand data, based on the study of more than two hundred of the most popular products from software companies. The results are visualized in the form of constructed histograms containing factors of advantages and disadvantages in the corresponding percentage and the generated tables clearly distinguishing the studied properties of the software. Performing a comprehensive analysis of software various types allows you to finally define the boundaries of concepts: open, free or commercial software. The result of the analysis will be useful in highlighting the advantages or disadvantages for each type of software. This set of properties will ensure the uniqueness of the company or firm choosing a particular type of software to meet a specific functional industry set. 2018-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24736 New image pre-processing methods for tracking various biological objects movement Нікольський, О. І.; Білинський, Й. Й.; Лазарєв, О. О.; Красиленко, В. Г.; Nikolskyy, A. I.; Bilynskyy, Y. Y.; Lazarev, A. A.; Krasilenko, V. G. Дослідження алгоритмів для відстеження динаміки руху різних біологічних об'єктів є актуальним. На вибір оптимальних методів і алгоритмів відстеження об'єктів, для конкретного завдання, сильно впливають особливості і характеристики цих об'єктів і умови їх візуалізації. Тому, щоб автоматизувати процеси адаптації алгоритмів розпізнавання-відстеження, в статті розглядаються кілька варіантів алгоритмів для стеження за об'єктами реалізованими в проектах Labview. Специфіка цих об'єктів, умови їх візуалізації і параметри моделі сильно впливають на вибір методів і алгоритмів, які є оптимальними для конкретного завдання. Тому в цій статті для автоматизації процесів адаптаційних алгоритмів розпізнавання-відстеження запропоновано кілька алгоритмів попередньої обробки кадрів з використанням інструментів NI Labview і Vision Assistant. Попередня обробка включала вирівнювання загальної фонової яскравості зображення, усунення високочастотного шуму і різних артефактів (виділені області, проміжки, переломи) з вихідного зображення, контрастності, порогового значення, бінаризації і інших функціональних перетворень. Проекти дозволяють швидко змінювати шаблони для навчання і перепідготовки системи. Вони адаптуються до швидкості об'єктів і статистичних характеристик шуму в зображеннях. У статті обговорюються нові методи попередньої обробки зображень для алгоритмів, які відстежують динаміку руху різних біологічних об'єктів. Будуть представлені і проаналізовані експерименти, проведені для тестування трекерів на реальних відеофайлах.; Исследование алгоритмов для отслеживания динамики движения различных биологических объектов является актуальным. На выбор оптимальных методов и алгоритмов отслеживания объектов, для конкретной задачи, сильно влияют особенности и характеристики этих объектов и условия их визуализации. Поэтому, чтобы автоматизировать процессы адаптации алгоритмов распознавания-отслеживания, в статье рассматриваются несколько вариантов алгоритмов для слежения за объектами, реализованными в проектах Labview. Специфика этих объектов, условия их визуализации и параметры модели сильно влияют на выбор методов и алгоритмов, которые являются оптимальными для конкретной задачи. Поэтому в этой статье для автоматизации процессов адаптационных алгоритмов распознавания-отслеживания предложено несколько алгоритмов предварительной обработки кадров с использованием инструментов NI Labview и Vision Assistant. Предварительная обработка включала выравнивание общей фоновой яркости изображения, устранение высокочастотного шума и различных артефактов (выделенные области, промежутки, переломы) из исходного изображения, контрастности, порогового значения, бинаризации и других функциональных преобразований. Проекты позволяют быстро менять шаблоны для обучения и переподготовки системы. Они адаптируются к скорости объектов и статистическим характеристикам шума в изображениях. В статье обсуждаются новые методы предварительной обработки изображений для алгоритмов, отслеживающих динамику движения различных биологических объектов. Будут представлены и проанализованы эксперименты, проведенные для тестирования трекеров на реальных видеофайлах.; The algorithms to tracking of movement dynamics of various biological objects now it is actually to studying. Features and characteristic of objects, conditions of their visualization strongly influence the choice of optimal methods and algorithms for a specific task it they tracking. Therefore, to automate the processes of adaptation of recognition-tracking algorithms, several Labview project trackers are considered in the article. Specificity of these objects, conditions of their visualization and model parameters strongly influence the choice of methods and algorithms, which are optimal for a specific task. Therefore, in this article, in order to automate the processes of adaptation algorithms of recognition - tracking, we suggest several frames pre-processing algorithms using NI Labview tools and Vision Assistant. Preprocessing included equalization of general background luminance of the image, elimination of high-frequency noise and different artifacts (highlighted areas, gaps, fractures, etc.) from the original image, contrasting, thresholding, binarization and other functional transformations. Projects allow changing templates for training and retraining the system quickly. They adapt to the speed of objects and statistical characteristics of noise in images. New pre-processing methods image for algorithms tracking of movement dynamics of various biological objects will be discussed. The experiments carried out to test the trackers on real video files will be presented and analyzed. 2018-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24734 Оброблювання сигналу ЕКГ з використанням поліномів Лежандра Кулик, А. Я. Запропонована структура пристрою, яка дозволяє здійснювати реєстрацію ЕКГ комп’ютерною системою в режимі програмного опитування. Пропонується математичний апарат для розрахунку параметрів компонентів комп’ютерної системи, а також мінімальної кількості зареєстрованих значень. Запропонований алгоритм фільтрації високочастотних складових з використанням поліноміальних ортогональних функцій Лежандра на базі алгоритму апроксимації.; Предложена структура устройства, позволяющего регистрировать ЭКГ в режиме програмного опроса. Предложен математический аппарат для расчета параметров компонентов компьютерной системы, а также минимального количества зарегистрированных значений. Предложен алгоритм фильтрации высокочастотных составляющих с использованием полиномиальных ортогональных функций Лежандра на базе алгоритма аппроксимации.; The structure of the device allowing to register the ECG in the program polling mode is proposed. A mathematical apparatus is proposed for calculating the parameters of the components of a computer system, as well as the minimum number of registered values. An algorithm for filtering the high-frequency components using the Legendre polynomial orthogonal functions is proposed on the basis of the approximation algorithm. 2018-01-01T00:00:00Z