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

Колонка редактора

  • Цифровая платформа: вызовы и проблемы

    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).

Показать

Новости.Факты.Тенденции.

Платформы

  • Универсальная платформа для работы в оперативной памяти

    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.

  • «Памятные» вычисления

    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.

Цифровая трансформация

  • «Супероблако»: межоблачная инфраструктура на основе архитектурных принципов Интернета

    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.

  • Об Agile по гамбургскому счету

    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.

  • Интеллектуальные технологии вместо человека: оценка соответствия

    Сергей Гарбук

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

  • Парадоксы архитектуры Интернета

    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.

Блокчейн

  • Индустриальный блокчейн в нефтегазовом сервисе

    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.

Машинное обучение

  • Мониторинг вовлеченности студентов в учебный процесс

    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.

СУБД

  • DataOps: данные в стиле Agile

    Дмитрий Волков

    Андрей Николаенко

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

  • На пути к автономным базам данных

    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.

Мнение

  • «Кембрийский взрыв» в мире инструментов DevOps

    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?

Академия ОС

  • Цифровое оздоровление на фоне роста проблем кибербезопасности

    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.

  • Глубоко о глубинном обучении

    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

  • Машинное обучение: прогнозирование рисков госзакупок

    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.

Теперь расходы на сертификацию станут меньше на 65%!

Узнать, как сэкономить 65% затрат на сертификацию