Инд. авторы:	Бойченко И.В., Турчановский И.Ю.
Заглавие:	Построение сервиса данных в информационных системах научных исследований на основе парадигмы Big Data
Библ. ссылка:	Бойченко И.В., Турчановский И.Ю. Построение сервиса данных в информационных системах научных исследований на основе парадигмы Big Data // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2015. - Т.13. - № 2. - С.22-27. - ISSN 1818-7900. - EISSN 2410-0420.
Внешние системы:	РИНЦ: 24182610;
Реферат:	rus: Рассматривается подход к построению одной из основных подсистем в информационных системах научных исследований - подсистемы хранения и обработки данных, далее называемой сервисом данных. Для построения сервиса данных применена парадигма Big Data. Рассматривается организация данных различных уровней, с учетом жизненного цикла данных и возможностей современных технологий Big Data. eng: In this paper is considered an approach for building one of the basic subsystem of the information systems for science research - data storage and processing subsystem, called data service. Big Data has suggested as main design paradigm. The organization of data of the different layers is described, with respect to data life cycle and the features of the contemporary Big Data technologies.
Ключевые слова:	параллельная обработка данных; Big Data technologies; технологии обработки больших массивов данных; parallel data processing; information system for science research; информационные системы научных исследований;
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.22-27
Цитирование:	1. Бойченко И. В., Маричев В. Н., Турчановский И. Ю. Сервисно-ориентированный подход к построению систем обработки и анализа данных лидарного зондирования атмосферы // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2014. Т. 12, вып. 4. С. 5-12. 2. Бойченко И. В., Катаев М. Ю. Организация процесса исследований в системе ODRIS // Автоматизированные системы управления экспериментом: Сб. тр. Томск, 1999. C. 51-56. 3. Зуев В. В., Катаев М. Ю., Маричев В. Н. и др. Информационная система для обработки, анализа и хранения стратосферных оптических измерений // Оптика атмосферы и океана. 1999. Т. 12, № 5. С. 453-457. 4. Бойченко И. В., Катаев М. Ю., Маричев В. Н. Информационная система для анализа данных лидарного зондирования озона // Гидрология и метеорология. 2001. № 12. С. 96-105. 5. Бойченко И. В., Катаев М. Ю. Программная система моделирования отраженного от поверхности Земли солнечного излучения // Докл. Том. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники. 2009. № 1 (19), ч. 1. С. 88-95. 6. Горбунов-Посадов М. М. Расширяемыепрограммы. М.: Полиптих, 1999. 336 с. 7. Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование М.: Наука, 1984. 255 с. 8. De Roure D., Goble C. Software Design for Empowering Scientists // Software, IEEE. 2009. Vol. 26. No. 1. P. 88-95. 9. Roure D. D., Goble C. et al. The Evolution of my Experiment e-Science (e-Science) // IEEE Sixth International Conference. 2010. Р. 153-160. 10. Demchenko Y., Laat C. De, Membrey P. Defining architecture components of the Big Data Ecosystem // Collaboration Technologies and Systems (CTS). 2014 International Conference. 2014. May. P. 104-112. 11. Jha S., Qiu J., Luckow A. et al. A Tale of Two Data-Intensive Paradigms: Applications, Abstractions, and Architectures // 2014 IEEE International Congress on Big Data. 2014. 12. Jun. Mera D., Batko M., Zezula P. Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm // 2014 IEEE International Symposium on Multimedia. 2014. Dec. 13. Moise D., Shestakov D., Gudmundsson G. T., Amsaleg L. Indexing and Searching 100M Images with Map-Reduce // ACM International Conference on Multimedia Retrieval. 2013. April. URL: https://hal.inria.fr/hal-00796475/document