Застосування концепції адаптивного клієнта в комп’ютерній системі технічної діагностики

Автор(и)

  • Михайло Іванович Горбійчук Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу Вул. Карпатська 15, м. Івано-Франківськ, Україна, 76018, Україна https://orcid.org/0000-0002-2758-1381
  • Мар’ян Остапович Слабінога Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу Вул. Карпатська 15, м. Івано-Франківськ, Україна, 76018, Україна https://orcid.org/0000-0002-7296-0356

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26301

Ключові слова:

система діагностики, адаптивний клієнт, технічний стан, обчислювальна потужність, функціональний модуль

Анотація

Запропоновано концепцію адаптивного клієнта як альтернативу «тонкому» та «товстому» клієнту та його інтеграцію в автоматизовану комп’ютерну систему ідентифікації технічних станів промислових об’єктів. Розроблено теоретичний базис та варіант реалізації адаптивного клієнта на конкретному апаратному та програмному забезпеченні. Зроблено висновок щодо доцільності використання такої концепції в системах технічної діагностики.

Біографії авторів

Михайло Іванович Горбійчук, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу Вул. Карпатська 15, м. Івано-Франківськ, Україна, 76018

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерних систем та мереж

Мар’ян Остапович Слабінога, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу Вул. Карпатська 15, м. Івано-Франківськ, Україна, 76018

Аспірант

Кафедра комп’ютерних систем та мереж

Посилання

  1. Tanenbaum, A. (2010). Computer Networks. New Jersey, USA: Prentice Hall, 960.
  2. Kanter, J. (1997). Understanding Thin Client/Server Computing. Redmond, USA: Microsoft press, 256.
  3. Boudreau, T. (2007). Rich Client Programming: Plugging into the NetBeans Platform. New Jersey, USA: Prentice Hall, 640.
  4. Sallam, A., Li, K., Ouyang, A., Li, Z. (2014). Proactive workload management in dynamic virtualized environments. Journal of Computer and System Sciences, 80 (8), 1504–1517. doi:10.1016/j.jcss.2014.04.018
  5. Mizouni, R., Matar, M. A., Mahmoud, Z. A., Alzahmi, S., Salah, A. (2014). A framework for context-aware self-adaptive mobile applications SPL. Expert Systems with Applications, 41 (16), 7549–7564. doi:10.1016/j.eswa.2014.05.049
  6. Acker, A. (2014). The Short Message Service: Standards, infrastructure and innovation. Telematics and Informatics, 31 (4), 559–568. doi:10.1016/j.tele.2014.01.004
  7. Zhao, Y., Bond, I. A., Sweatman, W. L. (2014). An Android application for receiving notifications of astrophysical transient events. Astronomy and Computing, 6, 19–27. doi:10.1016/j.ascom.2014.05.001
  8. Oriol, M., Marco, J., Franch, X. (2014). Quality models for web services: A systematic mapping. Information and Software Technology, 56 (10), 1167–1182. doi:10.1016/j.infsof.2014.03.012
  9. Sheng, Q. Z., Qiao, X., Vasilakos, A. V., Szabo, C., Bourne, S., Xu, X. (2014). Web services composition: A decade’s overview. Information Sciences, 280, 218–238. doi:10.1016/j.ins.2014.04.054
  10. Silva, S., Alçada-Almeida, L., Dias, L. C. (2014). Development of a Web-based Multi-criteria Spatial Decision Support System for the assessment of environmental sustainability of dairy farms. Computers and Electronics in Agriculture, 108, 46–57. doi:10.1016/j.compag.2014.06.009
  11. Yigit, M., Gungor, V. C., Baktir, S. (2014). Cloud Computing for Smart Grid applications. Computer Networks, 70, 312–329. doi:10.1016/j.comnet.2014.06.007
  12. Li, Z., Li, H., Wang, X., Li, K. (2014). A generic cloud platform for engineering optimization based on OpenStack. Advances in Engineering Software, 75, 42–57. doi:10.1016/j.advengsoft.2014.05.001
  13. Yu, H., Zhang, F., Wu, Y. (2014). Granary: A sharing oriented distributed storage system. Future Generation Computer Systems, 38, 47–60. doi:10.1016/j.future.2013.08.001
  14. Upton, E. (2012). Raspberry Pi User Guide. New York City, USA: John Wiley & Sons, 262.
  15. Corbet, J. (2005). Linux Device Drivers. Sebastopol, USA: O’Reilly Media, 640.
  16. Wolfram, S. (2004). The Mathematica Book. Champaign, USA: Wolfram Media, 1488.
  17. McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis. Sebastopol, USA: O’Reilly Media, Inc., 470.
  18. Downey, A. (2012). Think Python. Sebastopol, USA: O’Reilly Media, Inc., 300.
  19. Jarvis, S. (2014). High Performance Computing Systems Performance Modeling, Benchmarking and Simulation. New York City, USA: Springer, 240.
  20. Russel, S. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. New Jersey, USA: Prentice Hall, 1152.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-07-24

Як цитувати

Горбійчук, М. І., & Слабінога, М. О. (2014). Застосування концепції адаптивного клієнта в комп’ютерній системі технічної діагностики. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2(70), 28–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26301