Приведен обзор методов и связанных с ними алгоритмов распределения данных между узлами системы управления распределенными базами данных. Предложена классификация алгоритмов перераспределения данных и приведены описания алгоритмов для случая установившегося состояния функционирования системы управления базами данных. Рассмотрены подходы, основанные на обучающихся автоматах с памятью, моделях прогнозирования потоков запросов методами анализа временных рядов, эволюционные подходы, базирующиеся на генетических алгоритмах, и связанные с ними алгоритмы распределения. Для описанных алгоритмов выделены критерии оптимальности функционирования подсистемы динамического перераспределения данных системы управления распределенной базой данных. Приведенные подходы могут использоваться для построения подсистем перераспределения данных в системах управления распределенными базами данных в процессе их функционирования.

In order to enhance the workers productivity, it is necessary to identify and optimize the workflows with respect to main influencing factors. In software development industry, as well as in other areas with prevailing intellectual work, these workflows are often implicit and highly variable, and the product quality and worker performance to the large extent depend on the worker current psychophysical state. We propose to regain missing information by using a system to acquire and process the data about the developers states and activities. To generate the data, portable sensors and computer software plugins are used. Based on the data, the system generates a feedback allowing the users to better plan and complete tasks with respect to their state and personal work processes. In this paper we present the system architecture and describe main technical decisions.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems: научное издание. Т. 11, № 4 [Электронный ресурс]. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 13,2 Мб). — Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j19-155.pdf>.