КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНА СИСТЕМА ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОЗПОДІЛЕНОЇ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ОБ’ЄМІВ ДАНИХ - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНА СИСТЕМА ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОЗПОДІЛЕНОЇ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ОБ’ЄМІВ ДАНИХ

02.11.2023 10:44

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Шаков Віталій Юрійович, студент, Західноукраїнський національний університет, Тернопіль



Сучасний світ генерує небувалі об’єми даних, що вимагає нових підходів та технологій для їх обробки. Розподілені системи обчислень стали ключовим елементом у вирішенні цієї задачі, дозволяючи ефективно обробляти та аналізувати великі датасети.

Незважаючи на значні досягнення в розвитку розподілених обчислень, сучасні системи все ще стикаються з проблемами масштабування, управління ресурсами та забезпеченням високої доступності та надійності сервісу. Це призводить до збільшення витрат на інфраструктуру та обмеження можливостей швидкої адаптації до змінюваних умов обробки даних.

Головною метою цієї роботи є розробка та оцінка нової комп’ютерно-інтегрованої системи, що спроможна оптимізувати процеси розподіленої обробки великих об’ємів даних, враховуючи гнучкість, масштабованість та вартісну ефективність.

Висока актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням об’ємів даних у різноманітних сферах, таких як електронна комерція, медицина, наукові дослідження та соціальні медіа, де існуючі рішення не завжди ефективні.

Очікується, що розробка комп’ютерно-інтегрованої системи забезпечить кращу продуктивність, еластичність та вартісну ефективність у порівнянні з традиційними підходами.

Недоліки існуючих систем розподіленої обробки даних можна розглянути під кількома ключовими аспектами, включаючи масштабованість, продуктивність, гнучкість, надійність та економічність. 

Ось деякі конкретні недоліки з прикладами:

1.Обмежена масштабованість:

•Hadoop: Традиційно, системи на базі Hadoop відомі своєю хорошою масштабованістю, проте вони можуть бути неефективними при роботі з великими обсягами даних в реальному часі, оскільки HDFS (Hadoop Distributed File System) не оптимізована для швидких оперативних записів та читань.

•Штучні обмеження: Встановлення максимальної кількості вузлів у кластері може призводити до складнощів при масштабуванні вгору.

2. Проблеми з продуктивністю:

•Spark: Незважаючи на високу швидкість обробки, Spark може страждати від проблем з продуктивністю через велике навантаження на Garbage Collector в JVM, що може призвести до затримок у обробці.

•Затримки через мережу: Мережева затримка у розподілених системах може бути значною, особливо коли дані потрібно часто передавати між вузлами.

3. Недостатня гнучкість:

•Спеціалізовані рішення: Багато платформ оптимізовані для певних видів завдань (наприклад, пакетна обробка в Hadoop або потокова обробка в Storm), що обмежує їх гнучкість у застосуванні для різноманітних типів задач.

•Труднощі інтеграції: Інтеграція нових компонентів або зміна існуючої інфраструктури може бути складною і ресурсномісткою.

4. Обмежена надійність:

•Відмови обладнання: В розподілених системах, таких як Hadoop, відмови окремих вузлів можуть призвести до необхідності повторного виконання задач, що знижує загальну продуктивність системи.

•Консистентність даних: Забезпечення консистентності даних у реальному часі у великих розподілених системах є складним завданням, яке часто вимагає складних протоколів згоди.

5. Економічні обмеження:

•Високі витрати на інфраструктуру: Системи, які потребують великої кількості вузлів для масштабування, можуть призводити до великих капітальних витрат.

•Експлуатаційні витрати: Витрати на обслуговування, охолодження, електроенергію та адміністрування також можуть бути значними.

Важливо відзначити, що деякі із згаданих вище недоліків можуть бути частково або повністю вирішені в нових версіях продуктів або шляхом впровадження додаткових компонентів і плагінів. Проте, вони все ще залишаються важливими чинниками, які обмежують поточні можливості розподіленої обробки даних.

Комп'ютерно-інтегрована система (КІС) для розподіленої обробки великих обсягів даних може включати в себе інтеграцію різноманітних комп'ютерних процесів і технологій, спрямованих на покращення ефективності і продуктивності обробки даних. Основними характеристиками та перевагами такої системи є:

Основні характеристики:

1.Висока масштабованість: Здатність системи ефективно масштабуватися, дозволяє обробляти зростаючі обсяги даних без втрати продуктивності.

2.Гнучкість: Система підтримує різноманітні типи даних і обробку, включаючи потокову, пакетну, і інтерактивну обробку даних.

3.Висока пропускна спроможність: КІС забезпечує високу пропускну спроможність навіть при великому навантаженні і складних запитах.

4.Надійність: Здатність системи витримувати відмови окремих компонентів і забезпечувати безперервність роботи.

5.Оптимізація ресурсів: Ефективне використання обчислювальних ресурсів, у тому числі автоматичне розподілення навантаження і оптимізація енергоспоживання.

6.Модульність: Система складається з взаємозамінних модулів, які можна легко оновлювати або замінювати для розширення функціональності.

Переваги:

1.Ефективність: Завдяки оптимізації обчислень і ресурсів, система підвищує швидкість обробки даних.

2.Зменшення витрат: Інтеграція може знизити витрати на інфраструктуру та обслуговування завдяки ефективному використанню ресурсів.

3.Мінімізація помилок: Автоматизація процесів знижує ймовірність людських помилок і підвищує точність результатів.

4.Адаптивність: Система легко адаптується під зміни у вимогах або умовах обробки даних.

Ключові аспекти, що відрізняють КІС від існуючих рішень:

1.Використання штучного інтелекту (ШІ): Вбудовані алгоритми ШІ для прогнозування, оптимізації та автоматичного прийняття рішень.

2.Хмарна інтеграція: Безшовна робота з хмарними платформами, що дозволяє легко масштабувати систему і зменшити витрати на обладнання.

3.Контейнеризація: Використання контейнерів для легкого розгортання і управління середовищами обробки даних.

Ці характеристики і переваги відображають потенціал КІС для покращення обробки великих обсягів даних, забезпечуючи більшу гнучкість, ефективність, і надійність в порівнянні з традиційними системами.

Загалом, запропонована комп'ютерно-інтегрована система відкриває нові горизонти для оптимізації обробки великих даних. Використання цієї системи може принести значні переваги для бізнесу та науки, сприяючи розвитку даних інтенсивних технологій та методик. 

Майбутні дослідження повинні зосередитися на детальному вивченні впливу КІС на конкретні галузеві процеси та на розробці нових підходів до інтеграції з новітніми технологічними трендами.

ЛІТЕРАТУРА

1.Л.М. Олещенко (2021). " Технології оброблення великих даних." [Електронний ресурс]. Режим доступу: [https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/42206/1/КonspLekts_Tekhnolohii-obroblennia-velykykh-danykh_Оleshchenko.pdf].

2.Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat (2004). " MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters." [Електронний ресурс]. Режим доступу: [https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/uk//archive/mapreduce-osdi04.pdf].

3.Ю.Я. Болюбаш (2017). " Методи та засоби опрацювання інформаційних ресурсів Великих даних в системах територіального управління." [Електронний ресурс]. Режим доступу: [https://lpnu.ua/sites/default/files/2020/dissertation/1432/dysboliubashyj.pdf].

4.С. В. Любицький; П. В. Новіков, (2017). " Основи побудови комп'ютерно-інтегрованих систем" [Електронний ресурс]. Режим доступу: [https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/41542/1/Osnovy_pobudovy.pdf].

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення