ОПТИМІЗАЦІЯ СТРУКТУРИ СХОВИЩА ДАНИХ У ВУЗЛАХ ІНФОКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ ХМАРНОГО СЕРЕДОВИЩА

В.Ф. Третяк, А.А. Пашнєва

Анотація


Головною ідеєю статті є аналіз методів і технології роботи з великими даними, аналіз методів інтеграції додатків на рівні даних, а також показати підхід до оптимізації структури сховища даних у вузлах інфокомунікаційної мережі хмарного середовища. Особливу увагу було приділено ранговому підходу до рішення задачі оптимізації структури сховища даних у вузлах мережі хмарного середовища.

Ключові слова


великі дані ;реплікація; ранговий підхід; сховище даних; інфокомунікаційна мережа; інтеграція; тиражування даних; хмарне середовище; фрагментація

Повний текст:

PDF

Посилання


Buyya R. et al. Big Data Analytics-Enhanced Cloud Computing: Challenges, Architectural Elements, and Future Directions //Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2015 IEEE 21st Int. Conference on. - IEEE, 2015. - С. 75-84.

Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters //Communications of the ACM. - 2008. - Т. 51. - №. 1. - С. 107-113.

Deelman E., Chervenak A. Data management chal- lenges of data-intensive scientific workflows //Cluster Com- puting and the Grid, 2008. CCGRID’08. 8th IEEE Interna- tional Symposium on. - IEEE, 2008. - С. 687-692.

Hadoop Cluster Setup [Электронный ресурс]: ру- ководство пользователя. - Режим доступа: http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/cluster_setup.html. - Загл. с экрана (дата обращения:30.05.2017. [Electronic resource].

Phillips P. J. et al. Overview of the face recognition grand challenge //Computer vision and pattern recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE computer society conference on. - IEEE, 2005. - Т. 1. - С. 947-954.

Ranganathan K., Foster I. Decoupling computation and data scheduling in distributed data-intensive applications // High Performance Distributed Computing, 2002. HPDC-11 2002. Proceedings. 11th IEEE International Symposium on. - IEEE, 2002. - С. 352-358.

Szabo C. et al. Science in the cloud: Allocation and execution of data-intensive scientific workflows //Journal of Grid Computing. - 2013. - С. 1-20.

Tian Y. et al. From “think like a vertex” to “think like a graph” //Proceedings of the VLDB Endowment. - 2013. - Т. 7. - №. 3.

Wieczorek M., Prodan R., Fahringer T. Scheduling of scientific workflows in the ASKALON grid environment //ACM SIGMOD Record. - 2005. - Т. 34. - №. 3. - С. 56-62.

Афанасьев А. П. и др. Программный комплекс для решения задач дискретной оптимизации на распреде- ленных вычислительных системах //Труды Института системного анализа Российской академии наук. - 2006. - Т. 25. - С. 5-17.

Ильин В. А. и др. Способ запуска и обработки в гриде заданий, подготовленных для различных сред испол- нения //Вычислительные методы и программирование. - 2008. - Т. 9. - №. 2

Кореньков В. В., Кутовский Н. А., Семенов Р. Н. Опыт адаптации прикладных программных пакетов для работы в грид-средах //Компьютерные исследования и моделирование. ISSN. - 2012. - С. 2076-7633.

Місюра О.М., Третяк В.Ф., Быльчук В.М. Метод оптимізації структури розподіленої бази даних у вузлах мережі хмарного середовища. /Наука і техніка Повітря- них Сил Збройних Сил України, №1 (26). - 2017. - С. 92-96

Патент на корисну модель № 92968, Україна, МПК G06 F15/00. Спосіб обробки та захисту інформації в розподілених сховищах даних / В.Ф. Третяк, В.В. Баран- нік та ін. – № u201403994; заяв. 14.04.2014; опубл. 10.09.2014; Бюл. № 17. – 5 с.

Третяк В.Ф., Корнієнко А.А. Метод оптимізації структури розподіленої бази даних у вузлах мережі хмар- ного середовища. Наука. Економіка. Інновації / Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції, Чернівці, 15-16 січня 2017 р. - Т. 1. - Київ: Науково-видавничий центр «Лабораторія думки», 2017. - С. 7-9.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


##submission.copyrightStatement##