«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?

  • Доверяй и проверяй в онлайн-формате

    Света Боркина

    Цифровая экономика, о которой сегодня говорят с самых высоких трибун, требует не только инновационных технологий, но и надежных инструментов информационной безопасности.

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.

IaaS: быстрее, лучше, дешевле

«Инфраструктура как сервис» воспринимается ИТ-менеджерами и их бизнес-заказчиками как важное конкурентное преимущество.