Инд. авторы:	Юрченко А.В.
Заглавие:	К концепции информационно-аналитической системы поддержки научных исследований, основанных на интенсивном использовании цифровых данных
Библ. ссылка:	Юрченко А.В. К концепции информационно-аналитической системы поддержки научных исследований, основанных на интенсивном использовании цифровых данных // Вычислительные технологии. - 2017. - Т.22. - № 4. - С.105-120. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X.
Внешние системы:	РИНЦ: 30053467;
Реферат:	rus: Рассматривается вопрос создания инфраструктуры и инструментов для работы с большими объемами научных данных. Актуальность вопроса усиливается из-за экспоненциального роста объемов научных данных и тренда на открытую науку и открытые данные. Цель работы - формирование идеологии, описание концептуальных аспектов и некоторых технологических вопросов создания информационно-аналитической системы для исследователей, работающих с научными данными. Определены место такой системы в исследовательском процессе, основные функциональные требования к ней, сформулированы ключевые установки для создания системы, в том числе концепт “просветления” данных. Перечислены базовые программные и аппаратные блоки системы и описано текущее состояние развития инфраструктуры Института вычислительных технологий для работы с научными данными. eng: We consider the problem of developing the infrastructure and special tools for manipulating big volumes of scientific data. Actuality of the problem is increasing due to exponential growth of data volume and the emerging open science and open data trends. The purpose of this work is to form and describe an ideology, some conceptual aspects and technological issues of developing of the information-analytical system for researchers who deal with scientific data. The place of this system in the research process and it’s basic functional requirements are specified. The key settings, including the concept of data “enlightenment” are described. The basic hardware and software blocks of the system are listed and the current state of the IT infrastructure at the Institute of Computational Technologies SB RAS regarding the data intensive science is reported.
Ключевые слова:	основанная на данных; информационная система; научные данные; инфраструктура научных исследований; наука; хранение и обработка данных; storing and processing data; scientific data; information system; data intensive science; Science Infrastructure;
Издано:	2017
Физ. характеристика:	с.105-120
Цитирование:	1. Nathan, L.Yo., Stephen, F.S., Pardis, C.S. Data sharing: Make outbreak research open access // Nature. 2015. Vol. 518, iss. 7540. P. 477-479. 2. Cutcher-Gershenfeld, J., Baker, K.S., Berente, N., Flint, C. et al. Five ways consortia can catalyse open science // Nature. 2017. Vol. 543, iss. 7647. P 615-617. 3. Litton, J.-E. We must urgently clarify data-sharing rules // Nature. 2017. Vol. 541, iss. 7638. P 437. 4. Gibney, E. European labs set sights on continent-wide computing cloud // Nature. 2017. Vol. 523, iss. 7559. P. 136-137. 5. Nature editorial. Empty rhetoric over data sharing slows science // Nature. 2017. Vol. 546, iss. 7658. P. 327. 6. Nature editorial. Don’t let Europe’s open-science dream drift // Nature. 2017. Vol. 546, iss. 7659. P. 451. 7. Жижимов О.Л., Федотов А.М., Шокин Ю.И. Основные принципы, архитектура и реализация информационных систем ИВТ СО РАН // Изв. Кыргызского гос. техн. ун-та им. И. Раззакова. 2016. № 3(39). Ч. 1. C. 348-352. 8. Шокин Ю.И., Федотов А.М., Жижимов О.Л. Технологии создания распределенных информационных систем для поддержки научных исследований // Вычисл. технологии. 2015. Т. 20, № 5. C. 251-274. 9. Жижимов О.Л., Федотов А.М., Шокин Ю.И. Платформа ZooSPACE - организация доступа к разнородным распределенным ресурсам // Электронные библиотеки. 2014. Т. 17, № 2. http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/journal/2014/part2/ZFS 10. Шокин Ю.И., Добрецов Н.Н., Мамаш Е.А., Кихтенко В.А., Воронина П.В., Смирнов В.В., Чубаров Д.Л. Информационная система приема, обработки и доступа к спутниковым данным и ее применение для решения задач мониторинга окружающей среды // Вычисл. технологии. 2015. Т. 20, № 5. C. 157-174. 11. Белов С.Д., Зайцев А.С., Каплин В.И., Король А.А., Сковпень К.Ю., Сухарев А.М., Адакин А.С., Никульцев В.С., Чубаров Д.Л., Кучин Н.В., Ломакин С.В., Калюжный В.А. Использование виртуализованной суперкомпьютерной инфраструктуры Новосибирского научного центра для обработки данных экспериментов физики высоких энергий // Вычисл. технологии. 2012. Т. 17, № 6. C. 36-46. 12. Systems engineering fundamentals. Fort Belvoir, Virginia: Defense Acquisition Univ. Press, 2001. 222 p. 13. Шокин Ю.И., Федорук М.П., Чубаров Д.Л., Юрченко А.В. Высокопроизводительные вычисления в ИВТ СО РАН // Вычисл. технологии. 2006. Т. 11. Спецвыпуск 6. C. 17-26. 14. Shokin, Yu.I., Fedoruk, M.P., Chubarov, D.L., Yurchenko, A.V. Computing facility of the Institute of Computational Technologies SB RAS // Notes on Numer. Fluid Mech. and Multidisciplinary Design. 2008. Vol. 101. P. 1-7. 15. Шокин Ю.И., Федорук М.П., Чубаров Д.Л., Юрченко А.В. О перспективах Grid в Сибирском регионе // 6-е Совещание Российско-казахстанской рабочей группы по вычисл. и информ. технологиям. Алматы, Казахстан, 16.03-18.03.2009: Тр. совещания. Алматы, 2009. C. 324-338. 16. Shokin, Yu.I., Fedoruk, M.P., Chubarov, D.L., Yurchenko, A.V. Building a resource center for the grid infrastructure // Intern. Conf. “Mathematical and Informational Technologies MIT-2009”. Kopaonik, Serbia, Budva, Montenegro, 27.08-05.09.2009: Zbornik Radova. Urednik: Dragon Acimovic, 2010. P. 377-380. 17. Шокин Ю.И., Федорук М.П., Чубаров Д.Л., Юрченко А.В. О развитии инфраструктуры суперкомпьютерных и распределенных вычислений в СО РАН // Информ. технологии и вычисл. системы. 2011. № 3. С. 9-19.