- •№1 Типы и поколения ос. Эволюция ос и ее связь с развитием аппаратных ресурсов эвс.
- •№2 Понятие об операционной системе, ее функциях и составе.
- •№3 Концепция процесса. Состояния процесса.
- •№4 Описание процесса в ос. Операции над процессами.
- •№5 Граф состояний процесса. Управление переходами.
- •№6 Процессы и потоки.
- •№7 Архитектуры ос. Функции ядра.
- •№8 Управление потоками. Многопоточное программирование.
- •№9 Проблема тупиков в ос. Необх условия возникновения тупиков
- •№10 Предотвращение тупиков. Принципы Хавендера.
- •№11 Обнаружение тупиков
- •№12 Обход тупиков. Алгоритм банкира.
- •№13 Прерывания ос и bios. Обработка прерываний.
- •№14. Организация оперативной памяти. Однопрограммные системы. Оверлеи.
- •№15. Организация оперативной памяти. Мультипрограммные системы.
- •№ 16 Основные функции системы управления памятью.
- •№17 Организация оперативной памяти. Основные способы.
- •№18 Организация оперативной памяти. Системы со свопингом.
- •№19. Виды памяти вычислительных систем.
- •№20 Виртуальная память, назначение, основные проблемы. Методы организации.
- •№21 Задачи менеджера виртуальной памяти.
- •№22 Страничная организация виртуальной памяти.
- •№23 Сегментная организация виртуальной памяти.
- •№24 Сегментно-страничная организация виртуальной памяти.
- •№25 Концепция локальности и теория рабочего множества.
- •№26 Стратегии решения задачи замещения страниц при управлении виртуальной памятью.
- •№27 Управление процессами, переключение контекста, приоритеты.
- •№28 Управление процессами. Основные стратегии.
- •№29 Управление процессами. Цели и критерии.
- •№30. Организация файлов. Функции файловой системы. Распределение внешней памяти.
- •№31.Файловая система. Методы поблочного отображения.
- •№32. Hpfs, ntfs и cdfs. Управление доступом к файлам.
- •№33.Устройство нмд. Управление дисками. Критерии планирования.
- •№34.Управление дисками. Основные стратегии управления.
- •№35. Пути повышения производительности дисковых накопителей. Raid0, raid1
- •№36. Пути повышения производительности дисковых накопителей. Raid5, raid6.
- •№37.Пути повышения производительности дисковых накопителей. Raid7, matrix raid.
- •№38. Параллельные асинхронные процессы. Проблемы управления.
- •№39. Программное решение задачи взаимного исключения.
- •№40.Способы синхронизации процессов.
- •№41. Семафоры. Синхронизация и взаимоисключение при помощи семафоров.
- •№42.Межпроцесная коммуникация. Разделяемая память, сообщения.
- •№43.Межпроцесная коммуникация. Pipes и sockets.
- •№44. Защита операционных систем. Цели и методы. Методы идентификации пользователей.
- •45.Защита от вирусов. Методы.
- •№46. Особенности работы операционных систем в сетях.
- •№47.Кластерные вычислительные системы типа CoPc.
- •№48. Параллельные вычисления. Метод Монте-Карло.
- •№49. Параллельные вычисления. Численное интегрирование.
- •№50. Методы распределения нагрузки в параллельных системах.
- •№51.Основные направления развития ос.
- •№52. Прерывания. Обработчики прерываний. Маскирование прерываний.
- •Типы прерываний
№46. Особенности работы операционных систем в сетях.
http://citforum.ru/operating_systems/sos/glava_4.shtml#_1_4_1
Рис. 1.1. Структура сетевой ОС
Рис. 1.2. взаимодействие компонентов операционной системы при взаимодействии компьютеров
Рис. 1.3. Варианты построения сетевых ОС
№47.Кластерные вычислительные системы типа CoPc.
Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи, представляющая с точки зрения пользователя единую машину.
Современные высокопроизводительные вычислительные системы (ВВС, High Performance Computing, Supercomputing, HPC, SC) представляют собой сложный комплекс, параметры которого определяются не только характеристиками отдельных компонентов (процессоров, памяти, систем хранения и коммутации), но и архитектурой.
Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:
состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;
используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс».
Обычно различают следующие основные виды кластеров:
1)отказоустойчивые кластеры (High-availability clusters, HA)- Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов.
2)кластеры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters)- Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера — производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надёжность
3)вычислительные кластеры (Сomputing clusters)- Кластеры используются в вычислительных целях, в частности в научных исследованиях .Для вычислительных кластеров существенными показателями являются высокая производительность процессора на операциях над числами с плавающей точкой (flops) и низкая латентность объединяющей сети, и менее существенными — скорость операций ввода-вывода, которая в большей степени важна для баз данных и web-сервисов. Вычислительные кластеры позволяют уменьшить время расчетов, по сравнению с одиночным компьютером, разбивая задание на параллельно выполняющиеся ветки, которые обмениваются данными по связывающей сети.
4)grid-системы- Такие системы не принято считать кластерами, но их принципы в значительной степени сходны с кластерной технологией. Главное отличие — низкая доступность каждого узла, то есть невозможность гарантировать его работу в заданный момент времени (узлы подключаются и отключаются в процессе работы), поэтому задача должна быть разбита на ряд независимых друг от друга процессов. Такая система, в отличие от кластеров, не похожа на единый компьютер, а служит упрощённым средством распределения вычислений.
№48. Параллельные вычисления. Метод Монте-Карло.
Параллельные вычислительные системы — это физические компьютерные, а также программные системы, реализующие тем или иным способом параллельную обработку данных на многих вычислительных узлах.
Ме́тод Мо́нте-Ка́рло (методы Монте-Карло, ММК) — общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в различных областях физики, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.