Архітектура системи підтримки та прийняття рішення
Головна мета даної роботи показати, що з розвитком технічних засобів, мобільні пристрої можна використовувати не лише для зв’язку, а також як потужну платформу для обчислення складних математичних задач....
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2017
|
| Назва видання: | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131520 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Архітектура системи підтримки та прийняття рішення / Я.О. Тупало // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2017. — № 16. — С. 146-155. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-131520 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1315202018-03-24T03:03:56Z Архітектура системи підтримки та прийняття рішення Тупало, Я.О. Головна мета даної роботи показати, що з розвитком технічних засобів, мобільні пристрої можна використовувати не лише для зв’язку, а також як потужну платформу для обчислення складних математичних задач. Главная цель данной работы показать, что с развитием технических средств, мобильные устройства можно использовать не только для связи, а также как платформу для вычисления сложных математических задач. The main objective of this paper is to show that the development of technical tools, mobile devices can be used not only for communication but also as a powerful platform to calculate complex mathematical problems. 2017 Article Архітектура системи підтримки та прийняття рішення / Я.О. Тупало // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2017. — № 16. — С. 146-155. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. 1817-9908 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131520 004.4 uk Комп’ютерні засоби, мережі та системи Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| description |
Головна мета даної роботи показати, що з розвитком технічних засобів, мобільні пристрої можна використовувати не лише для зв’язку, а також як потужну платформу для обчислення складних математичних задач. |
| format |
Article |
| author |
Тупало, Я.О. |
| spellingShingle |
Тупало, Я.О. Архітектура системи підтримки та прийняття рішення Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| author_facet |
Тупало, Я.О. |
| author_sort |
Тупало, Я.О. |
| title |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| title_short |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| title_full |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| title_fullStr |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| title_full_unstemmed |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| title_sort |
архітектура системи підтримки та прийняття рішення |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2017 |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131520 |
| citation_txt |
Архітектура системи підтримки та прийняття рішення / Я.О. Тупало // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2017. — № 16. — С. 146-155. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. |
| series |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| work_keys_str_mv |
AT tupaloâo arhítekturasistemipídtrimkitaprijnâttâríšennâ |
| first_indexed |
2025-07-09T15:38:53Z |
| last_indexed |
2025-07-09T15:38:53Z |
| _version_ |
1837184361129050112 |
| fulltext |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 146
Y. Tupalo
ARCHITECTURE OF EXPERT
SUPPORT AND DECISION
MAKING SYSTEM
The main objective of this paper is to
show that the development of
technical tools, mobile devices can
be used not only for communication
but also as a powerful platform to
calculate complex mathematical
problems.
Key words: СППР, SMP, MPP, NU-
MA, TEE, REE, TCB, DI, IoC.
Главная цель данной работы по-
казать, что с развитием техни-
ческих средств, мобильные
устройства можно использо-
вать не только для связи, а
также как платформу для вы-
числения сложных математиче-
ских задач.
Ключевые слова: СППР, SMP,
MPP, NUMA, TEE, REE, TCB, DI,
IoC.
Головна мета даної роботи пока-
зати, що з розвитком технічних
засобів, мобільні пристрої можна
використовувати не лише для
зв’язку, а також як потужну
платформу для обчислення склад-
них математичних задач.
Ключові слова: СППР, SMP, MPP,
NUMA, TEE, REE, TCB, DI, IoC.
Я.О. Тупало, 2017
УДК 004.4
Я.О. ТУПАЛО
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ
ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Вступ. Сьогодні основним чинником ство-
рення тривалої конкурентної переваги і зрос-
тання інвестиційної привабливості компанії
стають оптимальні стратегії управління біз-
несом. Ефективне управління – це такий же
ресурс, як гроші або матеріальні цінності.
Підвищення ефективності управлінської
діяльності стає одним з напрямків вдоскона-
лення діяльності підприємства в цілому.
Найбільш очевидним засобом підвищення
ефективності трудового процесу є його авто-
матизація. Але те, що можливе для строго
формалізованого виробничого процесу, ста-
новиться складним для такої сфери, як
управління. Особливо коли приймається не
очевидне рішення, від якого залежить пода-
льша доля підприємства. Рішення, яке прий-
має вище керівництво підприємства може
вмістити в собі безліч факторів, які не очеви-
дні навіть для досвідчених фахівців. Одним
з можливих підходів є впровадження систем
підтримки прийняття рішень (СППР). Тому
обрана тема є актуальною і потребує пода-
льшого дослідження.
Технологічні проекти зазвичай – найскла-
дніші для оцінювання. Особливо це стосу-
ється СППР-проектів [1]. Процес розроблен-
ня таких великомасштабних проектів інфор-
маційних систем є надзвичайно активним.
Оцінювання СППР-проектів треба здійсню-
вати на всіх етапах життєвого циклу.
На основі викладеного можна сформулю-
вати ціль статті, яка полягає у поєднані різ-
номанітних технологій для побудови машта-
бованої архітектури СППР.
Керівництво великих підприємств, органі-
зацій, компаній тощо постійно потребує до-
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 147
стовірної інформації з різних аспектів бізнес-процесів для підтримки прийняття
рішень. Від отриманої інформації залежить якість управління, ефективність пла-
нування діяльності, виживання в умовах жорсткої конкурентної боротьби. При
цьому критично важливими є наочність форм подання інформації, оперативність
отримання різних видів звітності, можливість аналізу поточних та історичних
даних. Системи, що забезпечують такі можливості відомі під назвою – СППР.
Вони з успіхом застосовуються в різних галузях електронного документообігу:
телекомунікаціях, фінансовій сфері, торгівлі, промисловості, медицині тощо.
За допомогою СППР може проводитись вибір рішень у певних неструкту-
рованих і слабо структурованих задач, у тому числі й тих, що мають багато
критеріїв. Тому сучасні системи підтримки прийняття, що виникли в результа-
ті злиття керівницьких інформаційних систем і систем керування базами да-
них, це системи, що максимально пристосовані до розв’язання задач щоденної
керівницької діяльності і є інструментом, покликаним надати допомогу тим,
хто вирішує.
Загальна частина. Потенціал IT-індустрії на сьогоднішній день зосере-
джений у більшій мірі на створення і розвиток мобільних гаджетів та програм
для них. За даними компанії J’son&Partners Consulting зростання об’єму світово-
го ринку мобільних додатків зростає у геометричній прогресії. Найбільш розпо-
всюджені групи мобільних додатків за типом є ігри, навігація в Інтернеті, соціа-
льний бізнес, пошукові сервіси, поштові сервіси, музичні сервіси, мобільні пла-
тіжні системи, медіа і бізнес аналітика. Остання група розвивається дуже швид-
ко, тому що в бізнесі швидкість прийняття рішення виступає на першому місці.
Тому автор даної статті в подальшому розгляне власну архітектуру побудови
мобільної СППР. Ми бачимо, що кожен день у сервісах мобільних додатків
з’являються нові бізнес додатки, що говорить про ріст популярності мобільних
рішень серед бізнес-користувачів.
З усього різнобарв'я додатків мобільні технології доступу до ділової інфор-
мації, на даний момент, є найбільш незаповненим сегмент розвитку IT-індустрії,
і процес пошуку нових можливостей для використання мобільних гаджетів зна-
ходиться в стадії стрімкого розвитку.
Дослідження, яке проводило IBM Tech Trends Report [2], показує, що май-
же 70 % організацій по всьому світу збільшують інвестиції у мобільні техноло-
гії, більше половини збільшать витрати на бізнес аналітику. На думку IBM,
чотири галузі IT-індустрії, мобільні технології, бізнес аналітика, “хмарні” об-
числення і соціальний бізнес стрімко змінюють потреби і процеси функціону-
вання підприємства. Мобільні рішення будуть більш широко використовувати-
ся серед менеджменту не тільки великих і середніх компаніях, але і компанія-
ми малого бізнесу.
Мобільні технології доступу до ділової інформації на сьогодні замінюють
комп’ютерні рішення, відкриваючи цим нову еру мобільного керування бізне-
сом, мобільні СППР.
На думку автора, забезпечення мобільними рішеннями менеджменту підп-
риємств є перспективною задачею. На сьогоднішній день, як показують соціаль-
Я.О. ТУПАЛО
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 148
ні опитування, керівники підприємств майже не використовують новітні інфор-
маційні рішення для керування бізнесом. Запропоновані на даний момент рі-
шення, по-перше, призначені для стаціонарних комп’ютерів, по-друге, пригод-
ні для введення бухгалтерського обліку і фінансового аналізу вже сформовані
іншими спеціалістами.
Вищенаведені факти говорять про необхідність побудови масштабованої і
гнучкої архітектури мобільної СППР. На рис. 1 показано трирівнева архітектура
мобільної СППР.
РИС. 1. Трирівнева архітектура мобільної СППР
Як правило комп'ютери і програми, що входять до складу інформаційної
системи, не є рівноправними. Деякі з них володіють ресурсами, інші мають
можливість звертатися до цих ресурсів. Комп'ютер, керуючий ресурсом, нази-
вають сервером цього ресурсу. Клієнт і сервер будь-якого ресурсу можуть зна-
ходиться як на одному комп'ютері, так і на різних комп'ютерах, пов'язаних
мережею.
В рамках багаторівневого подання обчислювальних систем можна виділити
три групи функцій, орієнтованих на рішення різних підзадач:
- функції введення і відображення даних;
- прикладні функції, характерні для даної предметної області;
- функції керування ресурсами.
Сервер і мобільний телефон поєднуються через API (application programming
interface) – набір готових класів, процедур, функцій, структур і констант для ви-
користання у зовнішніх програмних продуктах. Використовується програміста-
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 149
ми при написанні всіляких додатків. API визначає функціональність, яку надає
програма (модуль, бібліотека), при цьому API дозволяє абстрагуватися від того,
як саме ця функціональність реалізована. Якщо програму (модуль, бібліотеку)
розглядати як чорний ящик, то API – це безліч «ручок», які доступні користува-
чеві даного ящика і які він може крутити і смикати. Програмні компоненти вза-
ємодіють один з одним за допомогою API. При цьому зазвичай компоненти
утворюють ієрархію – високорівневі компоненти використовують API низько-
рівневих компонентів, а ті, в свою чергу, використовують API ще більш низь-
корівневих компонентів.
Надалі сервер будемо вважати обчислювальною системою. Сучасні обчис-
лювальні системи будують за трьома архітектурами: SMP архітектура, MPP ар-
хітектура і NUMA архітектура.
SMP (symmetric multiprocessing) – симетрична багатопроцесорна архі-
тектура. Головною особливістю систем з архітектурою SMP є наявність загаль-
ної фізичної пам'яті, що розділяється всіма процесорами (рис. 2).
РИС. 2. Архітектура SMP
Пам'ять служить, зокрема, для передачі повідомлень між процесорами, при
цьому всі обчислювальні пристрої при зверненні до неї мають рівні права й одну
і ту ж адресацію для всіх елементів пам'яті. Тому SMP-архітектура називається
симетричною. Остання обставина дозволяє дуже ефективно обмінюватися дани-
ми з іншими обчислювальними пристроями. SMP-система будується на основі
високошвидкісної системної шини (SGI PowerPath, Sun Gigaplane, DEC
TurboLaser), до слотів якої підключаються функціональні блоки типів: процесо-
ри (ЦП), підсистема введення/виводу (I/O) і т. п. Для під'єднання до модулів I/O
використовуються вже повільніші шини (PCI, VME64). Найбільш відомими
SMP-системами є SMP-cервер і робочі станції на базі процесорів Intel (IBM, HP,
Compaq, Dell, ALR, Unisys, DG, Fujitsu й ін.). Вся система працює під управлін-
ням єдиної ОС (зазвичай UNIX-подібної, але для Intel-платформ підтримується
Windows NT). ОС автоматично (в процесі роботи) розподіляє процеси по проце-
сорах, але іноді можлива і явна прив'язка.
Недоліки:
- системи із загальною пам'яттю погано масштабуються.
Я.О. ТУПАЛО
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 150
Цей істотний недолік SMP-систем не дозволяє вважати їх по-справжньому
перспективними. Причиною поганої масштабованості є те, що в даний момент
шина здатна обробляти тільки одну транзакцію, внаслідок чого виникають про-
блеми вирішення конфліктів при одночасному зверненні декількох процесорів
до одних і тих областей загальної фізичної пам'яті. Обчислювальні елементи по-
чинають один одному заважати. Коли відбудеться такий конфлікт, залежить від
швидкості зв'язку та від кількості обчислювальних елементів. В даний час конф-
лікти можуть відбуватися при наявності 8–24 процесорів. Крім того, системна
шина має обмежену (хоч і високу) пропускну здатність і обмежене число слотів.
Усе це очевидно перешкоджає збільшенню продуктивності при збільшенні чис-
ла процесорів і кількості підключених користувачів. У реальних системах мож-
на задіяти не більше 32 процесорів. Для побудови масштабованих систем на
базі SMP використовуються кластерні або NUMA-архітектури. При роботі з
SMP-системами використовують так звану парадигму програмування з пам'яттю
(shared memory paradigm).
MPP (massive parallel processing) – масивно-паралельна архітектура. Го-
ловна особливість такої архітектури полягає у тому, що пам'ять фізично розді-
лена. В цьому випадку система будується з окремих модулів, що містять проце-
сор, локальний банк операційної пам'яті (ОП), комунікаційні процесори або ме-
режеві адаптери, іноді – жорсткі диски і/або інші пристрої введення/виводу. За
суттю, такі модулі представляють собою повнофункціональні комп'ютери (рис. 3).
Доступ до банку ОП з даного модуля мають тільки процесори (ЦП) з цього ж
модуля. Модулі з'єднуються спеціальними комунікаційними каналами. Користу-
вач може визначити логічний номер процесора, до якого він підключений, і ор-
ганізувати обмін повідомленнями з іншими процесорами. Використовуються два
варіанти роботи операційної системи (ОС) на машинах MPP-архітектури. В од-
ному повноцінна операційна система (ОС) працює тільки на керуючу машину
(front-end), на кожному окремому модулі функціонує сильно урізаний варіант
ОС, що забезпечує роботу тільки розташованої у ньому гілки паралельного за-
стосування. У другому варіанті на кожному модулі працює повноцінна UNIX-
подібна ОС, що встановлюється окремо.
РИС. 3. Схематичний вид архітектури з роздільною пам'яттю
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 151
Головна перевага систем з роздільною пам'яттю – це хороша масштабова-
ність: на відміну від SMP-систем, в машинах з роздільною пам'яттю кожен про-
цесор має доступ тільки до своєї локальної пам'яті, у зв'язку з чим не виникає
необхідності у потактовій синхронізації процесорів. Практично всі рекорди за
продуктивністю на сьогодні встановлюються на машинах саме такої архітекту-
ри, які перебувають з декількох тисяч процесорів (ASCI Red, ASCI Blue Pacific).
NUMA архітектура (Nonuniform memory access) – неоднорідний доступ
до пам'яті. Гібридна архітектура поєднує переваги систем із спільною пам'яттю
і відносну дешевизну систем з роздільною пам'яттю. Суть цієї архітектури – в
особливій організації пам'яті, а саме: пам'ять фізично розподілена за різними
частинами системи, але логічно вона є спільною, так що користувач бачить єди-
ний адресний простір. Система побудована з однорідних базових модулів (плат),
що складаються з невеликого числа процесорів і блоку пам'яті. Модулі об'єднані
за допомогою високошвидкісного комутатора. Підтримується єдиний адресний
простір, апаратно підтримується доступ до віддаленої пам'яті, тобто до пам'яті
інших модулів. При цьому доступ до локальної пам'яті здійснюється в кілька
разів швидше, ніж до віддаленої. За суттю архітектура NUMA – це MPP (масив-
но-паралельна) архітектура, де як окремі обчислювальні елементи беруться вуз-
ли симетричної багатопроцесорної архітектури (СБП). Доступ до пам'яті та об-
мін даними всередині одного SMP-вузла здійснюється через локальну пам'ять
вузла і відбувається дуже швидко, а до процесорів іншого SMP-вузла теж є дос-
туп, але більш повільний і через більш складну систему адресації.
Структурна схема комп'ютера з гібридною мережею: чотири процесори зв'я-
зуються між собою за допомогою кросбара в рамках одного SMP-вузла. Вузли
зв'язані мережею типу «метелик» (Butterfly) (рис. 4).
РИС. 4. Структурна схема комп'ютера з гібридною мережею
Я.О. ТУПАЛО
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 152
Останнім часом все більше зазнає критика небезпечності зберігання корпо-
ративної інформації на стороні клієнта (в нашому випадку на мобільному те-
лефоні). На дану критику автор пропонує застосовувати так звану Trusted
Execution Environment (TEE) технологію.
Безпечне середовище виконання TEE технології [3] характеризується захи-
щеністю, контролем цілісності та наявністю власної оперативної пам'яті і прос-
тору зберігання. Вона ізольована від звичайного «функціонально багатого сере-
довища виконання» Rich Execution Environment (REE), в якій працюють опера-
ційна система і додатки мобільного пристрою. Користуючись можливостями
TEE, розробники можуть створювати додатки і сервіси REE, які залишаються
захищеними навіть при компрометації операційної системи – ризиковані опера-
ції ізольовані від REE, а конфіденційні дані (наприклад, криптографічні ключі)
ніколи не покидають TEE.
Мобільні пристрої мають довірену обчислювальну базу Trusted Computing
Base (TCB), що складається з апаратних і мікропрограмних компонентів, які по-
винні бути абсолютно надійними. Цілісність мобільної платформи перевіряється
в рамках процесу захищеного або аутентифікованого завантаження.
Механізм захищеного зберігання може давати REE доступ до певного набо-
ру криптографічних алгоритмів, гарантуючи, що ключі шифрування ніколи не
покинуть апаратну TCB. Для багатьох сервісів досить стандартних криптографі-
чних операцій, але деяким додаткам REE може знадобитися виконання спеціа-
льних алгоритмів в ізоляції від мобільної ОС і решти REE. Приклад – пропріє-
тарні алгоритми створення разових паролів для онлайн-банкінгу.
Для того, щоб у захищеній енергозалежній пам'яті можна було ізольовано
виконувати довільний код, TEE має надавати відповідний інтерфейс програму-
вання. Сам код для цього має бути підписаний сертифікатом, що містить його
хеш і завіреним з використанням кореня довіри пристрою. Такий сертифікат дає
право на виконання коду в TEE і доступ до ключа пристрою. Управління досту-
пом до ключа здійснюється TCB з урахуванням інформації про стан платформи,
збереженої при аутентифікованому завантаженні в енергозалежній цілісно за-
хищеній пам'яті.
Деякі мобільні платформи надають API для доступу до апаратних засобів
безпеки. Платформа Java ME [4], широко застосовувалася в мобільних теле-
фонах, реалізує JSR 177 – інтерфейс для зв'язку з захищеними елементами і
виклику функцій шифрування. JSR 177 може підтримуватися захищеним
елементом мобільного телефону, наприклад SIM-картою. З недавнього часу в
Android з'явився API для роботи з апаратно реалізованими функціями шиф-
рування, що відповідає стандарту PKCS # 11, а в iOS аналогічні функції на-
дає пропрієтарні API. Всі ці API високого рівня розроблялися з розрахунком
на використання з апаратними модулями безпеки, захисними токенами і
смарт-карт. Вони дозволяють генерувати апаратно захищені ключі і викону-
вати стандартні криптографічні операції на кшталт зашифрований текст.
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 153
Сьогодні навіть у середніх компаніях в день генерується дуже велика кіль-
кість даних, яку вже не можливо обробити в таблицях Excel, тому без алгорит-
мів великих даних не обійтися, особливо в розробці мобільних СППР.
Великі дані (англ. Big Data) – серія підходів, інструментів і методів обро-
бки структурованих і неструктурованих даних величезних обсягів і значного
різноманіття для отримання зрозумілих людиною результатів, ефективних в
умовах безперервного приросту, розподілу за численними вузлами обчислю-
вальної мережі, що сформувалися в кінці 2000-х років, альтернативних тра-
диційним системам управління базами даних і рішень класу Business
Intelligence.
Таким чином під Big Data я буду розуміти не якийсь конкретний обсяг да-
них і навіть не самі дані, а методи їх обробки, які дозволяють паралельно об-
робляти інформацію. Ці методи можна застосувати як до величезних масивів
даних (таким як зміст усіх сторінок в інтернеті), так і до маленьких (таким як
вміст цієї статті).
Виходячи з визначення Big Data, можна сформулювати основні принципи
роботи з такими даними:
- горизонтальна масштабованість. Оскільки даних може бути як завгодно
багато – будь-яка система, яка має на увазі обробку великих даних, має бути ро-
зширювана. У 2 рази зріс обсяг даних – у 2 рази збільшили кількість заліза в
кластері і все продовжило працювати;
- стабільність. Принцип горизонтальної масштабованості має на увазі, що
машин у кластері може бути багато. Наприклад, Hadoop-кластер Yahoo має
більш ніж 42000 машин. Це означає, що частина цих машин буде гарантовано
виходити з ладу. Методи роботи з великими даними мають враховувати можли-
вість таких збоїв і переживати їх без будь-яких значущих наслідків.
- локальність даних. У великих розподілених системах дані розподілені за
великою кількістю машин. Якщо дані фізично знаходяться на одному сервері, а
обробляються на іншому – витрати на передачу даних можуть перевищити ви-
трати на саму обробку. Тому одним з найважливіших принципів проектування
Big Data-рішень – це принцип локальності даних, за можливістю обробляються
дані на тій же машині, на якій їх зберігаємо.
Всі сучасні засоби роботи з великими даними так чи інакше відповідають
цим трьом принципам. Для того, щоб їх дотримуватися – необхідно розробляти
якісь методи, способи і парадигми розробки засобів обробки даних.
В архітектурі мобільної СППС автор пропонує використовувати алгоритм
MapReduce. Алгоритм MapReduce – це модель розподіленої обробки даних, за-
пропонована компанією Google для обробки великих обсягів даних на комп'ю-
терних кластерах (рис. 5).
Я.О. ТУПАЛО
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 154
РИС. 5. MapReduce
Стадія Map. На цій стадії дані змінюються за допомогою функції map (), яку
визначає користувач. Робота цієї стадії полягає у передобробці і фільтрації да-
них. Робота дуже схожа на операцію map в функціональних мовах програмуван-
ня – призначена для користувача функція застосовується до кожного вхідного
відрізку. Функція map () застосовується до вхідного запису і видає безліч пар
ключ-значення. Безліч – тобто може видати тільки один запис, може не видати
нічого, а може видати кілька пар ключ-значення. Що буде знаходиться у ключі і
в значенні – вирішувати користувачу, але ключ – дуже важлива річ, так як дані з
одним ключем у майбутньому потраплять в один екземпляр функції reduce.
Стадія Shuffle. Проходить непомітно для користувача. У цій стадії висновок
функції map «розбирається по кошиках» – кожна корзина відповідає одному
ключу виведення стадії map. Надалі ці кошики послужать входом для reduce.
Стадія Reduce. Кожен «кошик» із значеннями, який сформований на стадії
shuffle, потрапляє на вхід функції reduce (). Функція reduce задається користува-
чем і обчислює фінальний результат для окремого «кошика». Безліч всіх зна-
чень, повернутих функцією reduce (), є фінальним результатом MapReduce-
завдання.
За приклад можна взяти модуль зберігання документів. Завдання формулю-
ється так: є великий корпус документів. Завдання – для кожного слова, яке хоча
б один раз зустрічається в корпусі, порахувати сумарну кількість разів, яке воно
зустрілося в корпусі.
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2017, № 16 155
Рішення. Раз маємо великий корпус документів – нехай один документ буде
одним вхідним записом для MapRreduce-завдання. У MapReduce ми можемо
тільки задавати призначені для користувача функції, що ми і зробимо (будемо
використовувати python-like псевдокод):
def map(doc): for word in doc: yield word, 1
def reduce(word, values): yield word, sum(values)
Функція map перетворює вхідний документ в набір пар (слово, 1), shuffle
прозоро для нас робить з цього в пари (слово, [1,1,1,1,1,1]), reduce підсумовує ці
одинички, повертаючи фінальну відповідь для слова.
Висновки. Таким чином на даному етапі розвитку технологій необхідність
розробки інформаційної системи для підтримки і прийняття рішення для малого
і середнього бізнесу з використанням мобільних технологій, хмарних обчислень
і бізнес аналітики, з елементами сервісів у сторону розвитку інтелектуальних і
експертних систем на базі мультиплатформенних рішень залишилась безсупере-
чною. В даній статті автор запропонував стек технологій і методології для роз-
робки масштабованої і гнучкої до потреб малого і середнього бізнесу, інформа-
ційну систему підтримки і прийняття рішення на клієнтській стороні викорис-
товується мобільний пристрій а всі складні операції з обчисленнями переносять-
ся на сторону серверу.
1. Урінцов А.І., Дік В.В. системи підтримки прийняття рішень. М.: МЄСИ, 2008.
2. The 2012 IBM Teach Trends Report // [електроний ресурс] http:// citizenibm. com/
2012/12/analytics-education-must-center-on-learners.html
3. Kostiainen K. et al. Old, New, Borrowed, Blue – A Perspective on the Evolution of Mobile
Platform Security Architectures, Proc. 1st ACM Conf. Data and Application Security and Pri-
vacy(CODASPY). 2011. P. 13–24.
4. Srage J. and Azema J. M-Shield Mobile Security Technology, white paper. Texas Instru-
ments. 2005.
Одержано 21.09.2017
http://citizenibm.com/2012/12/analytics-education-must-center-on-learners.html
|