«Открытые системы. СУБД» выпуск №2, 2018 содержание

Дмитрий Волков

Нельзя избежать цифровой трансформации, в конечном счете позволяющей благодаря масштабируемости выпустить на рынок качественный продукт по значительно более низкой цене (a-ля Uber, Salesforce, Amazon) либо предложить эксклюзивный продукт, за который клиенты готовы платить больше (a-ля Tesla).

Никита Иванов

В эпоху цифровой экономики невозможно принимать взвешенные решения без анализа в реальном времени всех доступных данных. Но сегодня пока нет технологий, способных обеспечить более высокую скорость и масштабируемость, чем обработка и хранение в памяти.

Александр Рындин

Открытая платформа обработки данных в памяти может применяться для ускорения аналитической обработки оперативных данных в массивно-параллельной СУБД, кэширования оперативных данных в HDFS и реализации транзакционного кэша данных для систем потоковой передачи и шин данных.

Роберт Ван Ренессе

Хаким Уэзерспун

Чжимин Шэнь

Вэйцзя Сун

Интеграцию облаков можно обеспечить без принуждения провайдеров — путем стандартизации интерфейса абстракции облака, размещаемого между низкоуровневыми виртуализованными ресурсами и использующими их сервисами приложений.

Бертран Мейер

Методы Agile не панацея, и у них есть своя «темная сторона», что, однако, не помешало им улучшить практику разработки ПО. В любом случае они не отменяют знаний в области программной инженерии, накопленных за предыдущие десятилетия.

Сергей Гарбук

Ключевой вопрос при замене человека технической системой — обеспечение доверия к результатам работы систем прикладного искусственного интеллекта.

Сринивасан Кешав

Применение автономных систем для распределенного руководства обеспечило быстрый рост и масштабирование Интернета, но привело к неуправляемости и невозможности гарантировать качество обслуживания. Для дальнейшего развития Сети нужно решить ряд ее глобальных проблем, обусловленных первоначальными принципами проектирования, а для этого понадобится пересмотр этих принципов и разработка новых.

Сергей Косенков

Андрей Шайбаков

Юрий Четырин

Применение принципов индустриального блокчейна для организации удаленного мониторинга позволило повысить достоверность первичных геолого-геофизических данных, получаемых со скважин в режиме реального времени, а значит, и снизило риски принятия ошибочных управленческих решений.

Владимир Соловьев

Дарья Куклина

Артем Славгородский

Илья Пухов

Михаил Титко

Облачный сервис мониторинга вовлеченности студентов на основании анализа видеопотоков с камер, размещенных в аудиториях, и визуализации данных позволяет администрации учебного заведения оперативно получить данные по динамике изменения вовлеченности групп студентов в ходе семестра.

Дмитрий Волков

Андрей Николаенко

Главная задача DevOps — предоставить бизнесу работающее ПО. Задача DataOps — предоставить предприятию актуальные работающие данные.

Марк Ривкин

Сервис Oracle ADWS — «Автономное хранилище данных», построенный на основе концепции автономной базы данных, позволяет автоматически выполнять большинство уже имеющихся в СУБД функций обеспечения самоуправления, самозащиты и самовосстановления.

Мик Керстен

Сегодня DevOps находится на интересной стадии своей эволюции: учитывая огромное количество доступных средств, можно говорить о «кембрийском взрыве» разнообразия инструментов и областей их применения. Но действительно ли это многообразие необходимо?

Темы мартовского и апрельского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 51, No. 3, 4 2018) — электронный коучинг и проблемы безопасности в современном цифровом мире.

Дмитрий Волков

Материал книги будет полезен как для знакомства с теоретическими основами глубинного обучения, так и для практического применения. Авторы приводят наглядные примеры использования алгоритмов глубинного обучения, включающих алгоритм оптимизации, функции стоимости и пр. Здесь же описаны факторы, ограничивающие способность традиционного машинного обучения к обобщению

Дмитрий Елисеев

Дмитрий Романов

В сфере госзакупок обращаются огромные денежные средства, и сегодня прикладываются большие усилия для обеспечения мониторинга процесса выполнения контракта — своевременное управление рисками может позволить сэкономить миллиарды рублей. Точная модель автоматизированной оценки рискованности государственных контрактов, построенная на базе алгоритмов машинного обучения, может помочь повысить эффективность государственных закупок.