Тема номера

Инструменты анализа графов

Программы поиска оптимальных маршрутов давно стали обыденностью, однако нахождение кратчайшего пути — не единственный практический результат теории графов. Сегодня имеется множество инструментов, позволяющих решать задачи графовой аналитики, каждый из которых эффективен в определенных ситуациях.

Когнитивное хранение для Больших Данных

Системы когнитивного хранения работают оптимально благодаря автоматической оценке соответствия данных потребностям и предпочтениям пользователя, однако воплощение в жизнь идеи когнитивного хранения будет зависеть от способности исследователей идентифицировать принципы определения ценности данных и от появления систем хранения, ориентированных на данные.

Операционные СУБД NoSQL: сегодня и завтра

Не все еще понимают возможности и отличия операционных систем NoSQL от традиционных реляционных систем управления базами данных — требуется демаркация границ между различными классами систем и прогноз дальнейшего развития индустрии.

Ренессанс СУБД: проблема выбора

По мере роста потребностей в обработке Больших Данных появляются новые модели управления данными, позволяющие выполнять миллиарды запросов в секунду. Одновременно, чтобы не отстать от рынка, меняют и традиционные реляционные модели. Как разобраться в современном ландшафте СУБД и выбрать решение, наилучшим образом удовлетворяющее конкретным требованиям?

Интеллектуальная защита ресурсов цифрового бизнеса

Появившись на стыке физического и виртуального миров, цифровой бизнес меняет бизнес-процессы и модели, неминуемо увеличивая риски, связанные с информационной безопасностью. Как следствие, сегодня появляются новые виды масштабных атак, для борьбы с которыми методы, запрограммированные в расчете на конкретные схемы атак, оказываются бесполезными.

Agile и DevOps на службе крупного бизнеса

Облака, Большие Данные и Интернет вещей способны предоставить цифровому бизнесу конкурентные преимущества, однако традиционные ИТ уже не могут обеспечить поддержку новых бизнес-моделей, своевременную разработку новых сервисов и приложений или изменение уже имеющихся.

Архитектура хранения для цифрового предприятия

Рост объемов информации, повышенные требования к ее доступности, эффективности накопления и использования вызывают необходимость в системах хранения, которые должны быть одновременно емкими, надежными, практически безгранично масштабируемыми и недорогими. Традиционные архитектуры таким требованиям уже не удовлетворяют.

Цифровая трансформация в цифрах

Цифровая трансформация все чаще называется в числе важнейших условий успешного развития предприятий, однако до сих пор нет ни четкого понимания этого явления, ни его согласованных количественных оценок, как и нет границ самого этого понятия.

Машинное обучение для Больших Данных

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

Машинное обучение для понимания естественного языка

Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов.