Зонтичный проект что такое
Зонтичный мониторинг ИТ-ресурсов
Любой современный бизнес зависит от ИТ. Однако в наше время ИТ поддерживают не только отдельные ИТ-ресурсы или ИТ-процессы, они как минимум обеспечивают предоставление ИТ-услуг, как максиму качественное ИТ обеспечение бизнес процессов. Именно такая сервисная модель требует комплексного подхода к управлению ИТ. Поэтому заказчики всё чаще переходят о использования разрозненного к централизованному зонтичному мониторингу, охватывающему все информационные системы и всё оборудование в единой «панели управления».
Зонтичный мониторинг позволяет бизнесу выявить реальную эффективность ИТ их непосредственное влияние на работоспособность компании в целом. Достигается это благодаря сбору информации со всех источниках ИТ-инфраструктуры и информационных систем, выстраивания сервисно-ресурсных моделей, привязки к этим моделям ключевых показателей эффективности и визуализации этих моделей в режиме близком к реальному времени. В компаниях и организациях, где используются разрозненные средства мониторинга, отсутствует единое представление об ИТ-инфраструктуре и как следствие о влиянии того или иного события на качество предоставления ИТ услуг. Зонтичный мониторинг позволяет связать все воедино и организовать управление из единой консоли.
Что касается преимуществ для бизнеса, то внедрение системы зонтичного мониторинга позволяет, прежде всего, сократить время на выявление возможных проблем, которые могут привести к сбоям в работе оборудования и информационных систем. Системным администраторам не нужно перемещаться между несколькими открытыми окнами различных систем мониторинга, пытаясь свести несколько графиков и визуально оценить те или иные закономерности и взаимосвязи. Решение для зонтичного мониторинга само предоставляет такую аналитическую информацию, а также сигнализирует о первопричинах инцидентов в работе оборудования и ПО.
Кроме того, консолидированное предоставление информации позволит избежать перенаправления запросов от администратора к администратору, из отдела в отдел, что довольно часто случается. Таким образом, бизнес может переориентировать своих ИТ-специалистов с рутинной работы на решение более важных задач, ведь от 70 до 90% рабочего времени ИТ-специалистов уходит на поддержку существующей инфраструктуры, поэтому на внедрение новых технологий остается не так уж и много.
Одним из наиболее развитых комплексных решений для зонтичного мониторинга ИТ-активов компании можно назвать HPE Operations Bridge, от компании Hewlett Packard Enterprise которое является эволюционной вехой развития «классической» системы мониторинга HPE Operation Manager, существующей на рынке уже много лет и имеющей версии для различных операционных систем. Несмотря на многолетнюю популярность и огромное количество заказчиков, HPE Operation Manager использует уже морально устаревающие технологии, такие, как, например, Java-консоли. В свою очередь в основе HPE Operations Manager I, консоли событий HPE Operations Bridge, лежат технологии HTML5, новые методы управления агентами, новые подходы к визуализации данных и т.д. Одним из наиболее ярких нововведений является поддержка «Больших данных». Таким образом, методы HPE Operation Manager не только улучшились технологически, но и обогатились интеграционными возможностями по взаимодействию с внешними системами. Важно отметить, что пользователи HPE Operation Manager могут безболезненно с помощью техподдержки разработчика перейти на HPE Operations Bridge, доустановив новые компоненты и постепенно перенеся функциональность на новые продукты.
Помимо консоли событий HPE Operations Manager I, в состав HPE Operations Bridge входят такие базовые компоненты, как подсистема мониторинга многозвенных приложений Monitoring Automation, cистема сбора исторической информации и построения отчетов Service Health Reporter, механизм корреляции событий по топологии TBEC, а также агенты сбора данных HPE Operations Agent и система безагентского мониторинга HPE SiteScope. Если раньше у компании HPE существовал ряд разрозненных продуктов для сбора информации и мониторинга ИТ-активов, то сегодня они представлены в виде комплексного интегрированного решения.
Возможности HPE Operations Bridge позволяют не только следить за состоянием оборудования, но и анализировать производительность и работоспособность используемых приложений, как системных, так и прикладных с точки зрения реального пользователя. Мониторинг строится на основе многоуровневой модели, а на самом верхнем уровне формируется сервисно-ресурсная модель, отражающая состояние того сервиса, который ИТ оказывает своим пользователям.
В основе HPE Operations Bridge лежит модульная архитектура и коллекторы — сборщики данных, которые собирают информацию с различных систем. К примеру, для получения информации по работе виртуальной инфраструктуры используется коллектор Cloud Optimizer. За сбор данных о работе СХД отвечает коллектор Storage Operations Manager. Получением сведений о работе сети занимается сборщик Network Node Manager I. Фактически, на основе потока данных, получаемых от сборщиков-коллекторов, и формируется сервисно-ресурсная модель. Все коллекторы являются опциональными. При необходимости заказчик может подключить к HPE Operations Bridge любую внешнюю систему мониторинга, в том числе и от стороннего производителя, для этой цели разработчики предлагают целый ряд адаптеров. В этом случае информация, получаемая из этой системы также будет задействована при построении сервисно-ресурсной модели. Среди поддерживаемых сторонних систем можно упомянуть продукты компаний IBM, CA, BMC Software, а также приложения с открытым кодом Nagios и Zabbix. Для интеграции не поддерживаемых систем можно использовать BSM-коннекторы. Заказчики, заключившие контракт на техническую поддержку HP Operations Bridge, получают такие интеграционные услуги бесплатно.
HPE Operations Bridge устанавливается на ИТ-инфраструктуре заказчика, но при необходимости заказчики могут воспользоваться облачными услугами по мониторингу ИТ-активов, которые предоставляют многочисленные российские партнеры Hewlett Packard Enterprise либо SaaS-сервисами компании по ИТ-мониторингу.
Решение HPE Operations Bridge предлагается в трех редакциях. Младшая Express предусматривает установку консоли HP Operations Manager I и ряда сборщиков данных, редакция Premium, предусматривает также возможность накопления метрик и статистики в базе данных на основе «Больших данных» и построения на аналитических отчетов с помощью компонента Operation Bridge Reporter, а также возможность корреляции сервисно-ресурсной модели. Редакция Ultimate включает в себя, помимо всего вышеупомянутого, систему управления ИТ-инфраструктурой HPE Operations Orchestrator и систему визуализации для бизнеса Business Value Dashboard.
Изначально среди потенциальных заказчиков HPE Operations Bridge компания Hewlett Packard Enterprise видела представителей среднего и крупного бизнеса. Но с появлением доступной по цене редакции Express, данное решение может заинтересовать и малый бизнес, заинтересованный в поддержке и мониторинге своей ИТ-инфраструктуры. Минимальное лицензионное ограничение составляет 50 серверов, поэтому данное предложение может быть особенно актуально для технологических компаний, располагающих большим серверным парком и ограниченным штатом сотрудников — провайдеров интернет и телеком-услуг, коммерческих дата-центров и т.д. Первые внедрения HPE Operations Bridge в России уже состоялись. Заказчиками стали представители банковского сектора.
Использование зонтичного проекта распределенных вычислений в рамках учебного курса
Использование зонтичного проекта распределенных вычислений в рамках учебного курса
Институт проблем передачи информации РАН
Предлагается использовать грид-системы из персональных компьютеров и мобильных устройств в учебном процессе. В качестве платформы организации проектов распределенных вычислений предлагается BOINC, как самая распространенная платформа для добровольных распределенных вычислений. Организация зонтичного проекта распределенных вычислений дает возможность студентам не только изучать особенности функционирования грид-систем, но и одновременно проводить небольшие численные эксперименты.
Ключевые слова: BOINC, распределенные вычисления, зонтичный проект, гридсистемы из персональных компьютеров, вычислительный эксперимент.
В рамках распределенных вычислений, представляющих собой способ решения трудоемких вычислительных задач с использованием компьютеров, объединенных в вычислительную
систему, особый интерес представляют добровольные вычисления (volunteer computing). Это распределенные вычисления с использованием добровольно предоставленных вычислительных ресурсов.
Существует несколько платформ для организации распределенных вычислений: Globus [1],
HTCondor [2], Legion, но самой распространенной на текущий момент является BOINC [3, 4].
Программное обеспечение BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) –
это открытое некоммерческое программное обеспечение для организации распределенных вычислений на персональных компьютерах. BOINC имеет клиент-серверную архитектуру и состоит из клиентской части и серверной. Является универсальной платформой для вычислений в различных областях (математика, молекулярная биология, медицина, астрофизика, телекоммуникации и др.). Клиентская часть может устанавливаться на все распространенные операционные системы: Windows, Linux, Mac OS, FreeBSD и др.
Серверная часть предназначена для управления проектом распределенных вычислений.
Проекты распределенных вычислений на базе платформы BOINC делятся на 2 типа: публичные проекты с участием добровольцев [5, 6] и закрытые (внутренние) проекты с использованием имеющихся у организации вычислительных средств [7, 8].
На базе платформы BOINC развернуто около 100 проектов добровольных распределенных
вычислений, к которым подключены около 16 миллионов компьютеров по всему миру [4].
Большинство проектов добровольных распределенных вычислений – научные проекты ведущих мировых университетов и научных организаций. Суммарная вычислительная мощность компьютеров добровольцев превосходит вычислительную мощность современных суперкомпьютеров и составляет порядка 150 petaFLOPS.
Большинство проектов имеет задачу, которая может разбиваться на множество независимых подзадач. При таком разбиении алгоритм вычисления для каждой подзадачи одинаков, меняется только набор входных данных. Такой тип задач называется «bag of tasks» [9], или задача с разделением по данным. Каждая подзадача может быть посчитана независимо от других, а завершение расчета численного эксперимента происходит при выполнении всего множества подзадач.
Распределенные системы из персональных компьютеров (ГСПК) или desktopgrid[11], в англоязычной литературе, имеют ряд ограничений, которые необходимо учитывать при организации численных экспериментов:
• Гетерогенность узлов распределенной системы, и как следствие разная скорость
• Автономность расчетов на различных узлах, и, как следствие, невозможность постоянной координации расчетов между узлами;
• Ненадежность связей и возможное отключение вычислительных узлов
• Непостоянное время непрерывной работы узла и трудность расчета длительных заданий;
• Наличие ошибок и задержек при расчетах;
• Необходимость разработки вычислительных приложений для популярных типов
• Необходимость взаимодействия с сообществом добровольцев.
2. Опыт работы с платформой BOINC
Центр распределенных вычислений Института проблем передачи информации Российской
академии наук (ЦРВ ИППИ РАН) является координатором по развитию ГСПК в России и является организатором российского отделения Международной федерации грид-систем из персональных компьютеров (Russian chapter of International Desktop Grid Federation).
В течение нескольких лет при участии ЦРВ ИППИ РАН были запущены проекты добровольных распределенных вычислений:
• SAT@home – решение задач с помощью SAT-подхода;
• Optima@home – решение задач конечномерной оптимизации;
• NetMax@home – математическое моделирование телекоммуникационных сетей;
• Acoustics@home – решение задач акустического исследования морского дна.
Налажено взаимодействие с российским сообществом добровольцев. Проведены два социологических исследования по определению мотивации добровольцев[10] и по составлению рейтингов проектов добровольных распределенных вычислений.
Осуществляется постоянное взаимодействие с другими научными организациями, использующими добровольные распределенные вычисления[13], в том числе при обучении студентов и аспирантов: ФИЦ ИУ РАН(г.Москва), ИДСТУ СО РАН (г.Иркутск), ПетрГУ(г.Петрозаводск),
С 2016 года под руководством автора студентами, в рамках научно-исследовательской работы, были выполнены следующие :
• Реализовано вычислительное приложение BOINC-проекта для расчета на
• Реализованы вычислительные приложения BOINC-проекта для расчета на центральном процессоре;
• Проведена доработка подсистемы обеспечения целостности данных при проведении вычислений на ГСПК;
• Проведены исследования по повышению отказоустойчивости серверной части
• Подобран состав программного обеспечения для разворачивания BOINC-проектов,
в том числе зонтичных;
• Разработана методика тонкой настройки параметров BOINC-проектов.
3. Описание BOINC-проекта
3.1 Серверная часть проекта
На рис.1 показана принципиальная схема взаимодействия пользователей ГСПК на платформе BOINC с серверной частью проекта добровольных распределенных вычислений.
Серверная часть BOINC-проекта состоит из нескольких сервисов(daemons), осуществляющими отправку заданий и получения/проверки результатов, веб-сервера, СУБД, а также базы данных входных данных и результатов. Платформа BOINC предоставляет множество настроек для повышения надежности получаемых результатов в проекте, в том числе параметры репликации и распределения подзадач на вычислительные узлы ГСПК.
Серверная часть BOINC-проекта разворачивается на операционной системе Linux c использованием веб-сервера Apache и СУБД MySQL. Для повышения надежности функционирования серверной части BOINC-проекта имеет смысл разворачивать серверную часть на виртуальной машине в облаке. В этом случае можно выделить соразмерные ресурсы для функционирования серверной части проекта.
Для BOINC-проекта, развернутого на облачной платформе xen 7.0, на операционной системе Debian Jessie 8.7.1, характерны следующие параметры выделяемых ресурсов:
• 2 виртуальных ядра;
• 4 ГБ оперативной памяти;
• 100 ГБ диска, которые могут быть разделены
40ГБ – / (основной раздел);
o 40 ГБ – /boinc-data (входные/выходные данные).
3.2 Мотивация добровольцев
Участие в проектах добровольных вычислений не приносит добровольцам или кранчерам(cruncher), предоставляющим свои вычислительные мощности, никакой выгоды и зачастую требует определенных затрат на покупку необходимого оборудования, оплату электроэнергии.
Основными движущими факторами, мотивирующими добровольцев участвовать в проектах
добровольных вычислений, являются [10]:
• Осознание своей причастности к научным открытиям;
Для поддержания спортивного интереса среди кранчеров, в BOINC была введена система
баллов, начисляющая определенное количество очков, в зависимости от объемов выполненных вычислений. Системы начисления баллов в BOINC могут варьироваться в зависимости от проекта и учитывать его особенности, что позволяет разрабатывать наиболее подходящие и объективные механизмы начисления баллов.
Некоторые проекты подразумевают начисление различных виртуальных призов за вклад
пользователей в вычислительные мощности проекта. Данные призы имеют вид специальных изображений (badges), отображающихся на веб-странице проекта напротив имени пользователя. Они символизируют различные достижения в области вычислений, например суммарный объем проведенных вычислений, средний дневной показатель, время участия в проекте.
Кроме перечисленных способов повышения интереса добровольцев к проекту, существуют
необходимые условия работы проекта добровольных распределенных вычислений:
• публикация новой информации на сайте проекта;
• поддержка наличия большого количества заданий, готовых к отправке;
• обеспечение обратной связи с администрацией проекта;
• наличие контрольных точек при выполнении заданий на вычислительных узлах.
Выполнение этих условий позволит удержать в проекте уже заинтересовавшихся кранчеров.
3.3 Разворачивание проекта.
Не смотря на кажущуюся простоту разворачивания нового проекта, необходимо выполнить
достаточно большое количество работ. Далее приводится примерный список работ с разделением на 4 раздела.
1. Технические затраты
1.1. Создание вычислительного приложения с сохранением промежуточных результатов
1.2. Создание генератора входных заданий
1.3. Создание валидатора и агрегатора результатов
1.4. Тонкая настройка параметров серверной части BOINC-проекта
2. Организационные затраты
2.1. Регистрация домена
2.2. Информационный сайт проекта
2.3. Общее описание научной и административной группы проекта
2.4. Организация соревнований в проекте
3. Взаимодействие с кранчерами (привлечение новых ресурсов и удержание имеющихся)
3.1. Научно-популярное описание научной составляющей проекта
3.2. Регулярное научно-популярное описание проводимых численных экспериментов
3.3. Регулярная публикация на сайте проекта полученных результатов
3.4. Взаимодействие с сообществом кранчеров
3.5. Ведение блога проекта и публикация ссылок на научные статьи
4. Дополнительные затраты
4.1. Разработка и внедрение системы начисления баллов
4.2. Разработка настройка системы выдачи виртуальных призов
4.3. Дизайн сайта и информационного сайта проекта
4.4. Персонализация полученных промежуточных результатов, когда доброволец
может узнать, что именно он считает в данный момент. Дополнительно возможна визуализация результатов.
Очень часто возникают ситуации, когда научная группа успешно разворачивает BOINCпроект, но выполняет только техническую часть из приведенного выше списка работ. При этом поддержке проекта внимание не уделяется или занижается ее значимость. В результате после активного старта приходит этап застоя, когда в проекте, в том числе на сайте проекта, ничего не меняется, текущие ошибки не исправляются, новые результаты не публикуются. Это приводит к закономерной потере интереса к проекту, оттоку добровольцев и как результат существенному уменьшению вычислительной способности проекта.
Далее приводятся частые ошибки при разворачивании и поддержке проектов добровольных распределенных вычислений:
• Отсутствие контрольных точек (checkpoints) в расчетном приложении
• Отсутствие обратной связи с администрацией проекта
• Отсутствие научно-популярного описания численного эксперимента на сайте проекта
• Длительное отсутствие новых заданий и простой проекта
• зависание компьютеров добровольцев при работе вычислительного приложения
• Возникновение ошибок при расчетах у большей части
• Длительное время расчета заданий (более 1 суток)
• Отсутствие оценки времени работы каждой подзадачи.
Составление списка работ и оценка затрат при разворачивании и сопровождении проекта
добровольных распределенных вычислений – залог его успешного функционирования и увеличения вычислительной мощности.
4. Зонтичный проект.
Под зонтичным проектом подразумевается проект, в котором есть несколько независимых
вычислительных приложений. В клиентской части BOINC есть функционал, который позволяет пользователю выбирать расчетные приложения для запуска как показано на рис.2. В качестве примера зонтичного проекта можно привести World Community Grid, который сопровождается компанией IBM и сопровождает эксперименты медицинской тематики.[12]
Использование зонтичного проекта добровольных распределенных вычислений позволяет
существенно уменьшить затраты на организацию и сопровождению проекта. Фактически необходимо только доработать вычислительное приложение и составить небольшое описание проводимого эксперимента. В соответствии со списком работ необходимо реализовать только техническую часть (п.1) и научно-популярное описание проводимого эксперимента (п.3.2).
Остальные работы выполняются организаторами зонтичного проекта, так как они имеют больший опыт по сопровождению проектов добровольных распределенных вычислений.
Появляется возможность проводить численные эксперименты различной длительности:
длинные(более 6 месяцев), средние (1-6 месяцев) и короткие(менее 1 месяца). А также эксперименты различных научных групп. Потребности нескольких научных групп в вычислительном ресурсе будут превышать потребности одной научной группы. Как следствие, зонтичный проект будет постоянно содержать подзадачи для вычисления в интересах одного или нескольких экспериментов. При этом вычислительные приложения могут использовать разные ресурсы для расчета (CPU, GPU, Intel Xeon Phi).
Аудитория уже функционирующего зонтичного проекта будет в разы больше аудитории
отдельного проекта распределенных вычислений даже после начального этапа, когда количество добровольцев в проекте невелико.
Использование зонтичного проекта позволяет проводить небольшие эксперименты с минимальными затратами на существующем проекте с большой вычислительной мощностью.
5. Использование BOINC-проекта в образовательном процессе
Изучение проектов добровольных распределенных вычислений целесообразно проводить в
рамках специальных курсов технических специальностей в ВУЗах. Предлагается изучать не
только теоретические принципы организации вычислений в ГСПК, но и реализовать работающее вычислительное приложение в рамках зонтичного проекта добровольных распределенных вычислений на платформе BOINC.
Серверная часть зонтичного проекта разворачивается преподавателем до начала работы
студентов. Добавление вычислительных ресурсов осуществляется как преподавателем, так и студентами или третьими лицами.
В рамках разработки вычислительного приложения для BOINC-проекта студентом должны
быть реализованы следующие этапы:
1. Создание автономного вычислительного приложения;
2. Адаптация приложения для работы в ГСПК на платформе BOINC;
3. Автоматизация генерации входных данных;
4. Обработка и агрегирование результатов;
5. Проверка корректности результатов и обработка ошибок;
6. Проведение численного эксперимента на ГСПК.
Использование ГСПК и платформы BOINC позволяет гибко привлекать вычислительные
мощности. Добавление персонального компьютера или ноутбука в ГСПК может быть осуществлено любым пользователем, для этого необходимо установить клиент BOINC и подключить вычислительный узел к соответствующему проекту. Удаление узла тоже не составляет труда и может быть выполнено несколькими способами: удаление клиента BOINC, прекращение участия в проекте, приостановка работы проекта.
Использование зонтичного проекта позволяет создать для группы студентов одну ГСПК из
нескольких десятков вычислительных узлов, а не 10-20 ГСПК с одним или несколькими вычислительными узлами в каждой грид-системе. Осуществление работы студентами в одной ГСПК позволяет единым образом оценивать различные аспекты выполнения работы, так как создать равные начальные условия.
Использование достаточного количества различных вычислительных узлов позволяет приблизить работу создаваемой учебной ГСПК к реальной грид-системе. Кроме того, преподаватель может управлять «своими» ресурсами и применять на них сценарии возникновения нештатных ситуаций. Это позволит оценить устойчивость приложений и их эффективность при возникновении ошибок и задержки вычислений.
Использование зонтичного проекта дает возможность проводить вычисления одновременно несколькими вычислительными приложениями, по одному приложению на каждого студента. Ошибки, отладочный режим и некорректная работа одного вычислительного приложения не будут влиять на работу других приложений. Студенты смогут выполнять задания и получать результаты асинхронно.
Предлагается оценивать работу студентов по нескольким критериям:
• Разработка вычислительного приложения;
• Адаптация приложения для ГСПК;
• Эффективность использования ресурсов ГСПК;
• Автоматизация генерации входных данных и обработки результатов работы;
• Анализ результатов и устойчивость к ошибкам.
Использование зонтичного проекта добровольных распределенных вычислений на платформе BOINC позволяет студенту изучить различные аспекты функционирования ГСПК, особенности разработки приложений для грид-систем и получить опыт проведения вычислительного эксперимента на реальной распределенной системе.
Использование платформы BOINC и зонтичного проекта позволяет существенно сократить
аппаратные требования для разворачивания серверной части проекта распределенных вычислений. Результаты работы студентов могут быть оценены по нескольким критериям, а использование одного зонтичного проекта позволяет преподавателю облегчить получения результатов работы для каждого студента.
Использование зонтичного проекта распределенных вычислений также возможно при дистанционном обучении.
1. I Foster, C Kesselman “Globus: A metacomputing infrastructure toolkit”, International Journal
of High Performance Computing Applications 11 (2), 1997, pp.115-128.
2. M.J. Litzkow, M. Livny, M.W. Mutka “Condor-a hunter of idle workstations”, Distributed
Computing Systems, IEEE,1988.
3. D.P. Anderson “BOINC: a system for public-resource computing and storage”, Grid Computing, IEEE, 2004.
4. The server of statistics of voluntary distributed computing projects on the BOINC platform.
5. Vatutin E.I., Titov V.S. Voluntary distributed computing for solving discrete combinatorial
optimization problems using Gerasim@home project // Distributed computing and grid-technologies
in science and education: book of abstracts of the 6th international conference. Dubna: JINR, 2014.
6. Francesco Asnicar, Nadir Sella, Luca Masera, Paolo Morettin, Thomas Tolio, Stanislau Semeniuta, Claudio Moser, Enrico Blanzieri, Valter Cavecchia «TN-Grid and gene@home Project: Volunteer Computing for Bioinformatics»// CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the Second
International Conference BOINC-based High Performance Computing: Fundamental Research and
Development (BOINC:FAST 2015). Vol. 1502. Technical University of Aachen, Germany, 2015. pp.
7. Chernov I., Nikitina N. Virtual screening in a desktop grid: Replication and the optimal quorum // 13th International Conference, PaCT 2015. Petrozavodsk, Russia, August 31 – September, 2015.
Proceedings. — Lecture Notes in Computer Science. Parallel Computing Technologies. — Switzerland : Springer International Publishing, 2015. — P. 258–267.
8. Ivashko E., Golovin A. Partition Algorithm for Association Rules Mining in BOINC-based
Enterprise Desktop Grid. Lecture Notes in Computer Science. Parallel Computing Technologies 13th
International Conference, 2015, 268–272, Springer.
10. Yakimets V.N., Kurochkin I.I. The voluntary distributed calculations in Russia: the sociological analysis//In the collection: INFORMATION SOCIETY: EDUCATION, SCIENCE, CULTURE
AND TECHNOLOGIES of the FUTURE Works XVIII of the joint conference «Internet and Modern
Society» (IMS-2015). ITMO university, St. Petersburg, 2015. P. 345-352.
Шесть иностранных студентов Пущинского государственного естественно-научного института пропали после драки в Подмосковье
Все они приехали из Шри-Ланки пару месяцев назад. Незадолго до исчезновения у них возник конфликт с другими молодыми людьми из-за девушки. После этого шриланкийцы перестали ходить на занятия, их телефоны отключены. Известно, что студенты не имеют на руках документов — паспорта нашли в их комнатах в общежитии
Московский физтех проверят на откаты при закупке портретов Патриарха
Научно-производственное госпредприятие ОАО «НПП «РПЦ-Техпром»», осуществившее поставку, не раскрывает цены на свою продукцию, однако руководство вуза заверило, что всё было сделано в рамках закона. Кроме того, об этом просили сами студенты.
Как выяснилось, закупленные картинки выполнены по инновационной технологии лентикулярной печати, разработанной центром «Сколково» совместно со специалистами МФТИ.
Кроме того, портрет носит важное общественное значение, уверены его создатели.
На сайте госпредприятия отмечается, что после того, как новинка «вызовет ожидаемые фурор и ликование среди учащейся молодежи», в Минпросвещения будет направлено предложение о централизованной закупке таких портретов для школ и вузов.
Ответ ZoMi в «Иностранные студенты требуют снизить проходной бал на высоком экзамене в медунивере»
Прокомментирую это как краевед, непосредственно курирующий набор иностранцев не только в отдельно взятом вузе, но и по межвузовским программам.
4. Вот тут соглашусь. Базовые знания по техническим предметам ниже, чем в среднем у российских. Это касается, большинства стран, включая Европу и США, исключение, пожалуй, Китай, Япония и Иран.
8. Ой, большинство студентов не читает объявления.))))))))))) У нас есть: 1. Новостная лента в университетском интранете 2. Рассылка на почту и в личные сообщения в личном кабинете студента в системе университета 3. Телеграм-канал 4. Новостная лента в ВК и ФБ 5. Специальный сайт для студентов 6. Сотраницы в соц сетях у программ / деканатов 7. Звонки и сообщения в соцсетях от сотрудников студенческого офиса (трубку не берут, сообщения с незнакомых аккаунтов в соц сетях не читают). И таки, несмотря на всю это информационную бомбардировку, около 20% российских студентов уходят в несознанку «не читал, не видел, не знаю, никто не сказал».
У иностранцев таких, побольше, около 25%, но их ещё отдельно клюют из офиса обучения иностранных студентов, так что шансов уйти в несознанку меньше.
В общем, иностранцы «бесячий контингент» для тех, кто «не умеет их готовить». Они, конечно, более беспокойные, но у меня с ними проблем в разы меньше, чем с россиянами.