Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
wnioskowanie,weryfikacja,walidacja,prezentacja,wizualizacja,ekstrakcjainforma-
cji,wydobywanie/tworzenienowejwiedzy,odkrywanienowychzjawisk,wspomaga-
niepodejmowaniadecyzji,optymalizacjaprocesów.BigDatatokluczowyelement
cyfrowegoekosystemuspołeczeństwawiedzy,usytuowanypomiędzyrozproszoną
generacjąipoboremdanychzInternetuRzeczy,brzegusieci(EdgeComputing),roz-
proszonymgromadzeniemwielkichilościdanycharozproszonymprzetwarzaniem
danychwmgleichmurzezzastosowaniemtakichnarzędzijak:uczeniemaszynowe,
analitykaobliczeniowa,przetwarzaniemultimedialneobrazówijęzykanaturalnego,
sztucznainteligencja.Przetwarzaniewielkichzbiorówdanychjestwykonywanedyna-
micznieonline,aległównieBigDatapodlegaeksploracjiofine.
AnalitykaBigData43onlinepotrzebujewstępnegoprzygotowaniadanychoodpo-
wiedniejjakości,dostarczainformacjiwczasierzeczywistymlubprawierzeczywi-
stym,cowymagazastosowaniaarchitekturwęzłówobliczeniowychmgłyichmury
zbezpośrednim,lokalnympodłączeniemszybkichpamięcimasowych.Takatechnika
jestwpewnymzakresieprzeciwstawnakorzystaniuwpełnizzasobówrozproszonych
ianaliziepogłębionej.Rozproszeniedotyczyzasobówfunkcjonalnych,sprzętowych,
programistycznychiwirtualnych.
Zasobysprzętoweobejmująurządzeniafizyczneiichrozłożeniewobecprowadzo-
nychprocesówobliczeniowych:pamięcioperacyjneimasowe,magazynydanych,
zdolnościobliczeniowewprocesorachsygnałowych,obliczeniowychiprocesorach
logicznych,zdolnościtransmisyjneimożliwościdostarczeniaodpowiednichzbio-
rówdanychdoobliczeńwodpowiedniemiejsceitp.Zasobyprogramistyczneiwir-
tualneobejmująprzyjętemodelewykorzystaniawarstwyfizycznejisposobyjej
wykorzystania,przyjętemodeledynamicznegotworzeniapełnycharchitekturza-
daniowychipojedynczychjednostekzadaniowychwtycharchitekturach,metody
szybkiejkomunikacjimiędzystrukturamizadaniowymiwpojedynczychjednost-
kachiwsieci.Eksploracjadanychof-linejestwykonywanazzastosowaniemwięk-
szychzasobówrozproszonychiniemożedostarczaćwynikówwczasierzeczywistym.
1050Chmuraobliczeniowa
Rozproszoneźródładanychimetodygromadzeniawielkichilościdanychwymagają
przeniesieniaznacznegoizróżnicowanegowysiłkuobliczeniowegonarozproszone
serwery,przyjednoczesnymzapewnieniudostępuróżnegorodzajuklientomikonso-
lidacjiwynikówobliczeńianalizwkonkretnychmiejscachsieci.Usługikorzystające
zBigDatawymagająmocyobliczeniowejrozłożonejpomiędzysektorysieciiklastry
obliczeniowe.Modeleprzetwarzaniadanychwykorzystującesprzęt,oprogramowanie
ioferującefunkcjonalnośćnaokreślonychwarunkach,aleusługo-centryczne,nazy-
wamydzisiajchmurąobliczeniową(CloudComputing)44.
43
J.Han,M.Kamber,J.Pei(2016),Datamining:Conceptsandtechniques,MorganKaufmann,Elsevier.
44
A.Lee-Post,R.Pakath(2014),CloudComputing:Acomprehensiveintroduction,UniversityofKentucky.
24
SystemyinformatycznejakofundamentPrzedsiębiorstwa4.0
