Особенности работы с данными в системах поддержки принятия решений на основе облачной архитектуры
- 1 к.т.н., ст. науч. сотрудник, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
- 2 аспирант, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
- 3 мл. науч. сотрудник, Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
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.
Для цитирования
Иванов С.В., Калюжная А.В., Косухин С.С. Особенности работы с данными в системах поддержки принятия решений на основе облачной архитектуры // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. № 11. С. 63–70.
Список источников
- Inmon W. Building the Data Warehouse // John Wiley and Sons, 2005, ISBN 978-8-1265-0645-3
- 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.
- 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.
- Коваленко О.С. Обзор проблем и состояний облачных вычислений // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2011. № 1(3). С. 48 - 57.
- 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.
- 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.
- 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.
- BOOS Baltic Operational Oceanographic System [www.boos.org]
- Fisher M. Assimilation Techniques (5): Approximate Kalman Filters and Singular Vectors // Meteorological Training Course Lecture Series, ECMWF, 2002.