
- •Задачи интеллектуального анализа: кластеризация
- •Распределенные вычисления на примере cloud-based по на примере prezi.Com
- •Условия использования сервиса Prezi.Com
- •Технология Redis
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Система statistica Data Miner
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Oracle Data Mining
- •Понятие «Data mining», Data mining и базы данных.
- •Архитектура odm
- •Функциональные возможности odm.
- •Технология BigTable (Google)
- •MapReduce: модель и реализации.
- •2. Реализация в распределенной среде.
- •3. Расширенные средства.
- •«Методы Data Mining: ассоциативные правила»
- •1. Определение. Основные понятия
- •2. Типы ассоциативных правил
- •3. Алгоритм apriori
- •4. Применение
- •«Методология Data Mining: crisp-dm»
- •Понимание бизнеса (Business Understanding)
- •Понимание данных (Data Understanding)
- •Подготовка данных (Data Preparation)
- •Моделирование (Modeling)
- •Оценка (Evaluation)
- •Развертывание (Deployment)
- •Большие данные
- •История
- •Методики анализа больших данных
- •Почему данные стали большими
- •Аналитический инструментарий
- •Как справиться с большими данными?
- •Кому выгодны большие данные
- •Проблема больших данных в различных отраслях
- •Информационной экономике нужны миллионы ит-сотрудников
- •10, Спрос на администраторов Big data
- •Стадии интеллектуального анализа: задача консолидации
- •Основные этапы консолидации данных
- •Источники данных
- •Обобщенная схема процесса консолидации
- •Вероятностный вывод
- •Методы интеллектуального анализа : эволюционное программирование и генетические алгоритмы
- •Применение генетических алгоритмов
- •Примеры программного обеспечения
- •Методы интеллектуального анализа: деревья решений
- •Документно-ориентированная система управления базами данных CouchDb
- •Ftp Сервер
- •Методы интеллектуального анализа: иерархические модели кластерного анализа
- •Документно-ориентированная система управления базами данных MongoDb
- •2.Понятие о документно-ориентированной системе управления базами данных MongoDb
- •3. Возможности
- •4.История разработки
- •5. Использование MongoDb
- •6.Оценка производительности
- •7.Безопасность
- •8. Соответствие между sql и MongoDb
- •Простые запросы на выборку
- •Запросы на выборку с регулярными выражениями
- •Запросы на выборку с группировками
- •Запросы на выборку с объединением таблиц
- •Информация о запросе
- •Создание, изменение и удаление документов
- •Бизнес-анализ
- •Часть 1. Понятие «бизнес-анализ»
- •Часть 2. Разделы науки бизнес-анализа
- •Часть 3. Техники бизнес-анализа
- •Часть 4.Система бизнес-анализа и поддержки принятия решений
- •Часть 5. Методы бизнес-анализа
- •6. Роли бизнес-аналитиков
- •7. Цели бизнес-аналитиков
- •8.Выдержки из должностной инструкции бизнес-аналитика
- •9.Будущее бизнес-аналитики
- •Иску́сственные нейро́нные се́ти
- •Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний
- •1. Сппр- хранилище данных
- •2. Аналитические системы
- •Субд Cassandra
- •Хранилища данных и средства их построения Data Warehousing
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: statistica
- •Бурение и расслоение
- •Классификатор
- •Разведчик многомерных моделей
- •Нейросетевой разведчик
- •Рабочее пространство statistica Data Miner состоит из четырех основных частей:
- •Автоматизация любых процедур с помощью statistica Visual Basic;
- •Распределенные базы данных
- •Определение рбд (определение Дейта)
- •Основные характеристики.
- •Основные принципы.
- •Типы распределённых баз данных.
- •Технологии распределенной обработки информации
- •Проблемы и особенности рбд.
- •Программное обеспечения для интеллектуального анализа данных: kxen
Автоматизация любых процедур с помощью statistica Visual Basic;
Поддержка Web-технологий;
Наличие русифицированной версии.
Распределенные базы данных
Распределенные базы данных невозможно рассматривать вне контекста более общей и более значимой темы распределенных информационных систем. Процессы децентрализации и информационной интеграции, происходящие во всем мире, неизбежно должны рано или поздно затронуть нашу страну. На мой взгляд, это направление может успешно развиваться лишь при выполнении двух главных условий - адекватном развитии глобальной сетевой инфраструктуры и применении реальных технологий создания распределенных информационных систем.
Важность этой темы осознают все. Действительно, страна прошла начальный этап локальной компьютеризации. Многие задачи "автоматизации в малом" или "автоматизации в среднем" уже решаются адекватными средствами на достаточно высоком технологическом уровне. Но вот задачи совершенно иного качества - задачи создания корпоративных информационных систем - нуждаются в осмыслении и анализе. Сложность нынешнего этапа во многом предопределена традиционализмом и инерционностью мышления, выражающейся в попытке переноса средств и решений локальной автоматизации в мир распределенных систем. Этот мир живет по своим законам, которые требуют иных технологий.
Существует ли сейчас понимание того, какими должны быть эти технологии? Боюсь, что нет. В большинстве же случаев преобладает стремление использовать знакомые, понятные, испробованные и поэтому родные средства для решения новых задач, принципиально отличающихся от того, чем приходилось заниматься раньше.
Нашу работу можно рассматривать как краткое введение в распределенные базы данных. Затронуты смежные темы, общие понятия, проблемы, типы и многое другое- всё это, чтобы легче понять распределенную БД
.
Определение рбд (определение Дейта)
Под распределенной (Distributed DataBase - DDB) обычно подразумевают базу данных, включающую фрагменты из нескольких баз данных, которые располагаются на различных узлах сети компьютеров, и, возможно управляются различными СУБД. Распределенная база данных выглядит с точки зрения пользователей и прикладных программ как обычная локальная база данных. В этом смысле слово "распределенная" отражает способ организации базы данных, но не внешнюю ее характеристику. ("распределенность" базы данных невидима извне).
Основные характеристики.
Система управления распределенной базой данных определяется как программная система, которая позволяет управлять базой данных таким образом, чтобы ее распределённость была прозрачна для пользователей.
Ниже перечислены идентифицирующие характеристики распределенных СУБД.
1. Распределенная база данных – это именно база данных, а не «коллекция» файлов, индивидуально хранимых на разных узлах сети. Распределенные данные представляют собой DDB, только если они связаны в соответствии с некоторым структурным формализмом (таким как реляционная модель), а для доступа к ним имеется единый высокоуровневый интерфейс.
2. Система обладает полной функциональностью СУБД. Она не сводится по своим возможностям ни к распределенным файловым системам, ни к системам обработки транзакций. Обработка транзакций – только одна из функций, предоставляемых подобными системами. Наряду с этим они должны также обеспечивать функции запросов и структурной организации данных, которые необязательно поддерживаются системами обработки транзакций.
3. Распределение (включая фрагментацию и репликацию) данных по множеству узлов невидимо для пользователей. Это свойство называется прозрачностью. Различают несколько видов прозрачности: прозрачность сети (следовательно, прозрачность распределения), прозрачность репликации и прозрачность фрагментации. Прозрачность доступа означает, что пользователи имеют дело с единым логическим образом базы данных и осуществляют доступ к распределенным данным точно так же, как если бы они хранились централизованно. В идеале полная прозрачность подразумевает наличие языка запросов к распределенной СУБД, не отличающегося от языка для централизованной СУБД.
Технологии распределенных СУБД направлены на повышение надежности, поскольку благодаря репликациям данных исключаются одиночные точки отказа. Отказ одного узла или сбой на линии связи не приводит к выходу из строя всей системы. Даже если часть данных становится недоступной, при правильной организации системы пользователи могут иметь доступ к остальной части информации. Под «правильной организацией» понимается поддержка распределенных транзакций и протоколов обеспечения надежности (т. е. протоколов фиксации и восстановления).