05.00.00 Технические науки
A COMPREHENSIVE PERFORMANCE ANALYSIS OF RUST AND GO IMPLEMENTATIONS FOR MONTE CARLO PI ESTIMATION IN CLOUD-NATIVE ENVIRONMENTS
- Категория: 05.00.00 Технические науки
- Создано: 23.08.2024, 19:51
- Просмотров: 90
Karin I.E., Kriuchkov A.Yu.
Karin Iliia Eduardovich - Master's degree in Information Systems in Economics and Management, Head of DevOps,
Kriuchkov Aleksandr Yurievich - Master’s degree in Radio Communication, Broadcasting and Television, Cloud Engineer,
INFRASTRUCTURE DEPARTMENT,
INVENT INC,
DUBAI, UAE
Abstract: This study presents an exhaustive comparison of Rust and Go implementations of the Monte Carlo method for Pi estimation, deployed across a diverse array of cloud-native platforms, including various Amazon EC2 instances and multiple Kubernetes distributions. Through rigorous evaluation of performance metrics, resource utilization patterns, and scalability characteristics, we conclusively demonstrate the significant efficiency advantages of Rust over Go in computationally intensive tasks. Our findings provide crucial insights into the intricate relationship between programming language attributes and cloud infrastructure in high-performance computing scenarios, consistently showcasing Rust's superior speed and resource efficiency.
Keywords: GO, Golang, Rust, cloud, information and technology, docker, Kubernetes, DevOps, software development, AWS, EC2, EKS, k3s, k8s.
КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ РЕАЛИЗАЦИЙ RUST И GO ДЛЯ ОЦЕНКИ МОНТЕ-КАРЛО ПИ В ОБЛАЧНЫХ СРЕДАХ
Карин И.Е., Крючков А.Ю.
Карин Илья Эдуардович — магистр по информационным системам в экономике и менеджменте, руководитель DevOps,
Крючков Александр Юрьевич — магистр по радиосвязи, вещанию и телевидению, облачный инженер,
Отдел инфраструктуры, INVENT INC,
г. Дубай, ОАЭ
Аннотация: в этом исследовании представлено исчерпывающее сравнение реализаций метода Монте-Карло для оценки числа Пи на Rust и Go, развернутых на разнообразных облачных платформах, включая различные экземпляры Amazon EC2 и несколько дистрибутивов Kubernetes. Благодаря строгой оценке показателей производительности, шаблонов использования ресурсов и характеристик масштабируемости мы убедительно демонстрируем значительные преимущества эффективности Rust по сравнению с Go в задачах с интенсивными вычислениями. Наши выводы дают важнейшее представление о сложной взаимосвязи между атрибутами языка программирования и облачной инфраструктурой в сценариях высокопроизводительных вычислений, последовательно демонстрируя превосходную скорость и эффективность ресурсов Rust.
Ключевые слова: GO, Golang, Rust, облако, информация и технологии, docker, Kubernetes, DevOps, разработка программного обеспечения, AWS, EC2, EKS, k3s, k8s.
References / Список литературы
- Official Go Programming Language Documentation. [Electronic Resource]. URL: https://go.dev/doc/
- Official Rust Programming Language Documentation. [Electronic Resource]. URL: https://www.rust-lang.org/learn
- Official AWS Documentation. [Electronic Resource]. URL: https://docs.aws.amazon.com/
- Monte Carlo method. [Electronic Resource]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
Ссылка для цитирования данной статьи
 |
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. | |
|
Karin I.E., Kriuchkov A.Yu. A COMPREHENSIVE PERFORMANCE ANALYSIS OF RUST AND GO IMPLEMENTATIONS FOR MONTE CARLO PI ESTIMATION IN CLOUD-NATIVE ENVIRONMENTS // Проблемы современной науки и образования №8 (195)2024. - С.{см. журнал}. |
||
Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях
| Tweet |
