350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №11 за 2012 г.
Статья в номере:
Особенности работы с данными в системах поддержки принятия решений на основе облачной архитектуры
Ключевые слова: обработка данных прогнозирование поддержка принятия решений усвоение данных
Авторы:
С.В. Иванов - к.т.н., ст. науч. сотрудник, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. E-mail: svivanov@mail.ifmo.ru А.В. Калюжная - аспирант, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. E-mail: kalyuzhnaya.ann@gmail.com С.С. Косухин - мл. науч. сотрудник, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. E-mail: skosukhin@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрены вопросы реализации работы с данными в системах поддержки принятия решений на основе облачной архитектуры в среде CLAVIRE. Предлагается подход к организации системы, основанный на реализации единого интегрированного источника данных с функциями унификации, статистического контроля, восстановления пропусков и гибкого выбора сценариев обработки в зависимости от полноты и свойств поступающих данных. В качестве примера реализации предлагаемого подхода была выбрана система предупреждения угрозы наводнения в Санкт-Петербурге.
Страницы: 63-70
Список источников
  1. Inmon W. Building the Data Warehouse // John Wiley and Sons, 2005, ISBN 978-8-1265-0645-3
  2. Wong A.K.C., Wang Y. Pattern discovery: A data driven approach to decision support // IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. C, 33(1), (2003), P. 114-124.
  3. Thomopoulos R., Destercke S., Charnomordic B., Johnson I., Abécassis J. An iterative approach to build relevant ontology-aware data-driven models // Information Sciences. V. 221. 1 February 2013. P. 452 - 472.
  4. Коваленко О.С. Обзор проблем и состояний облачных вычислений // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2011. № 1(3). С. 48 - 57.
  5. Knyazkov K.V., Kovalchuk S.V., Tchurov T.N., Maryin S.V., Boukhanovsky A.V. CLAVIRE: e-Science Infrastructure for Data-driven Computing // Journal of Computational Science. V. 3, Issue 6, 2012. P. 504-510.
  6. Бухановский А. В., Житников А. Н., Петросян С. Г., Слоот П. М. А. Высокопроизводительные технологии экстренных вычислений для предотвращения угрозы наводнений //Приборостроение. 2011. №10.С. 14 - 21.
  7. Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Kaluzhnaya А.V., Boukhanovsky А.V. Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg // Journal of Computational Science. V. 3, Issue 6, 2012. P. 450-455.
  8. BOOS Baltic Operational Oceanographic System [www.boos.org]
  9. Fisher M. Assimilation Techniques (5): Approximate Kalman Filters and Singular Vectors // Meteorological Training Course Lecture Series, ECMWF, 2002.