注释,注释: Параллельное программирование – это способ написания программ, которые могут выполняться параллельно на нескольких процессорах или ядрах. Это позволяет программам обрабатывать большие объемы данных или выполнить более сложные вычисления за приемлемое время, чем это было бы возможно на одном процессоре. Преимущества параллельного программирования: увеличение производительности, распределение нагрузки, обработка больших объемов данных, улучшение отзывчивости, увеличение надежности. В целом, параллельное программирование имеет множество преимуществ, которые могут помочь улучшить производительность и надежность программных систем, особенно в условиях растущей сложности вычислительных задач и объемов данных. Однако параллельное программирование также может иметь свои сложности, связанные с управлением синхронизацией, гонками данных и другими аспектами, которые требуют дополнительного внимания и опыта со стороны программиста. В ходе тестирования параллельных программ можно получить неоднозначные результаты. Например, это может происходить, когда мы оптимизируем объединение данных типа float или double посредством методов For или ForEach класса Parallel. Подобное поведение программы заставляет усомниться в потокобезопасности написанного кода. Такой вывод может быть неправильным и преждевременным. Статья раскрывает возможную причину неоднозначности результатов, получаемых параллельной программой, и предлагает лаконичное решение вопроса.

Abstract: Parallel programming is a way of writing programs that can run in parallel on multiple processors or cores. This allows programs to process large amounts of data or perform more complex calculations in a reasonable amount of time than would be possible on a single processor. The advantages of parallel programming: increased performance, load sharing, processing large amounts of data, improved responsiveness, increased reliability. In general, parallel programming has many advantages that can help improve the performance and reliability of software systems, especially with the increasing complexity of computational tasks and data volumes. However, parallel programming can also have its own complexities related to synchronization management, data races, and other aspects that require additional attention and experience on the part of the programmer. When testing parallel programs, it is possible to get ambiguous results. For example, this can happen when we optimize concatenation of float- or double-type data by means of For or ForEach methods of the Parallel class. Such behavior of a program makes you doubt about the thread safety of the written code. Such a conclusion can be incorrect and premature. The article reveals a possible reason for ambiguity of the results received by a parallel program and offers a concise solution of the question.

注释,注释: Появление многоядерных архитектур чрезвычайно стимулировало область параллельных вычислений. Однако разработка параллельной программы и ручное распараллеливание унаследованных последовательных программных кодов являются трудоемкой работой, программист должен обладать хорошими навыками применения методов параллельного программирования. Данное обстоятельство определяет актуальность предмета исследования работы – разработка транслятора последовательного кода в параллельный. В статье приводится обзор существующих решений в рамках выбранного направления исследований, рассматриваются их преимущества и недостатки. Предлагается принцип формирования синтаксического дерева, который основан на JSON формате (текстовый формат обмена данными, основанный на JavaScript), и разбирается пример формирования синтаксического дерева на основе данного принципа. Результатом работы является подход к построению программной платформы трансляции последовательного кода в параллельный. Отличительной особенностью разработанной платформы является web-сервис, который потенциально позволяет расширить транслятор другими языками программирования. Взаимодействие с программной средой осуществляется посредством REST-запросов (HTTP-запросов, предназначенных для вызова удаленных процедур). Разработанная программная платформа состоит из трёх модулей: модуль обработки запросов, обеспечивающий взаимодействие с внешними системами посредством REST-запросов; модуль построения дерева, служащий для формирования синтаксического дерева на основе исходного программного кода; модуль преобразования кода, получающий параллельный программный код на основе синтаксического дерева.

Abstract: The emergence of multicore architectures has extremely stimulated the area of parallel computing. However, developing a parallel program and manually paralleling inherited sequential program codes are time-consuming work. The programmer should have good skills in using parallel programming methods. This fact determines the relevance of the subject of the research – the development of a serial-to-parallel code translator. The article gives a review of existing solutions in the chosen direction of research and considers their advantages and disadvantages. The principle of formation of a syntactic tree which is based on JSON format (the text format of data exchange based on JavaScript) is offered and an example of formation of a syntactic tree on the basis of this principle is considered. The result of the work is an approach for building a program platform for translating sequential code into parallel code. The distinctive feature of the developed platform is the web-service, which potentially allows you to extend the translator with other programming languages. The interaction with the programming environment is realized by means of REST-requests (HTTP-requests designed to call remote procedures). The developed software platform consists of three modules: the query processing module, which provides interaction with external systems through REST-requests; the tree building module, which forms a syntax tree on the basis of the source program code; the code conversion module, which obtains parallel program code on the basis of the syntax tree.

注释,注释: Предметом исследования в работе является реализация алгоритма шифрования AES на базе микроконтроллеров AVR для обеспечения защищенной передачи данных в сенсорной сети, представляющую собой беспроводную сетевую среду из множества датчиков малой мощности. В этой среде данные собираются с помощью датчиков и используются путем систематического анализа и передачей данных между различными сервисами. В работе используется алгоритм шифрования AES Rijndael, проводятся замеры производительности шифрования и дешифрования на 8-разрядном микроконтроллере. Анализируется эффективность коммуникации на основе общей задержки передачи данных за транзитный участок в сенсорной сети. Исследования проводились с привлечением теории защиты информации, компьютерного моделирования, компьютерных сетей и принципов программирования микроконтроллеров. Новизна исследования заключается в получении знаний о скорости передачи данных в сенсорной сети при условии защиты коммуникации симметричным алгоритмом шифрования на базе микроконтроллеров AVR для выполнения криптографических вычислений. В результате анализа выявлено, что время криптографических вычислений и процессорный цикл по размерам данных увеличиваются примерно в 2 раза. Задержка в 30 прыжках и 180 прыжках между узлами сенсорной сети составляет 27450 мс., 164700 мс. соответственно. А если количество узлов во всей сети равно 65 535 (максимальное количество узлов в сети датчиков), то задержка составит примерно 16 часов.

Abstract: The subject of the research is the implementation of the AES encryption algorithm based on AVR microcontrollers to provide secure data transmission in the sensor network. The sensor network is a network technique for the implementation of Ubiquitous computing environment. It is wireless network environment that consists of the many sensors of lightweight and low-power. Though sensor network provides various capabilities, it is unable to ensure the secure authentication between nodes. Eventually it causes the losing reliability of the entire network and many secure problems. Therefore, encryption algorithm for the implementation of reliable sensor network environments is required to the applicable sensor network. In this paper, the author proposes the solution of reliable sensor network to analyze the communication efficiency through measuring performance of AES encryption algorithm by plaintext size, and cost of operation per hop according to the network scale.