Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка интеллектуального кэша данных, самомасштабируемой сервис-ориентированной архитектуры и экспериментального образца аналитической системы (BI) для обработки сверхбольших объемов данных.

Докладчик: Чёсов Роман Геннадьевич

Должность: руководитель проекта, к.ф.-м.н.

Цель проекта:
1.1 Исследование и разработка комплекса научно-технических решений, направленных на создание методов и подходов повышения производительности аналитических систем за счет механизмов формирования интеллектуального кэша данных с использованием многоуровневой сервис-ориентированной архитектуры. 1.2 Исследование и разработка комплекса научно-технических решений при создании алгоритмов кэширования, многоуровневой сервис-ориентированной архитектуры (СОА), алгоритмов масштабирования СОА и исследований производительности промышленных аналитических систем (BI) при обработке сверхбольших объемов данных. 1.3 Программная реализация исследуемых алгоритмов и подходов с целью увеличения производительности промышленных аналитических систем (BI) при обработке сверхбольших объемов данных.

Основные планируемые результаты проекта:
1) Результаты исследования алгоритмов интеллектуального выбора оптимальных подходов при формировании кэша данных в зависимости от условий и частоты пользовательских запросов, в том числе: Least Recently Used (LRU); Most Recently Used (MRU); Псевдо-LRU; Сегментированный LRU; 2-Way Set Associative; Кэш прямого отображения; Least-Frequently Used (RFU); Adaptive Replacement Cache (ARC); Multi Queue Caching Algorithm.
2) Программная реализация алгоритмов кэширования и алгоритмов выбора.
3) Результаты исследований программной реализации алгоритмов интеллектуального выбора и алгоритмов кэширования данных.
4) Результаты исследований алгоритмов реализации многоуровневой сервис-ориентированной архитектуры (СОА).
5) Программная реализация алгоритмов многоуровневой клиент-сервисной архитектуры (далее СОА), включающие в себя:
алгоритмы интеллектуального кэширования данных;
алгоритмы сервера приложений, обеспечивающего обработку прикладной бизнес-логики системы;
алгоритмы серверов масштабирования и управления запросами, обеспечивающих эластичность производительности системы;
алгоритмы, обеспечивающие платформонезависимую разработку пользовательского интерфейса;
алгоритмы обеспечивающие интерфейс внешнего разработчика прикладной бизнес-логики и управления масштабирование и кластеризацией.
6) Результаты исследований программной реализации многоуровневой клиент-сервисной архитектуры и алгоритмов выбора и кэширования, используемых в СОА.
7) Технические требования и предложения по разработке, производству и эксплуатации продукции с учетом технологических возможностей и особенностей индустриального партнера- организации реального сектора экономики.
8) Программная реализация прототипов алгоритмов изоляции и масштабирования на уровне ядра операционной системы отдельных узлов СОА.
9) Программная реализация прототипа кластера, состоящего из узлов СОА, и исследование его производительности.
10) Проект технического задания на проведение ОКР по теме: «Разработка и программная реализация опытного образца высокопроизводительной промышленной аналитической системы».

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Основной областью применения полученных результатов является создание технологий для разработки высокопроизводительных аналитических систем и приложений для автомтаизации бизнеса.
Полученные результаты планируется использовать при внедрении проектов автомтаизации и аналитики для заказчиков из различных отраслей экономики, в т.ч. фармацевтика, промышленность, финансовый сектор, телеком компании и т.п.
Полученный результат позволит создавать высокопроизводительные аналитические системы, которые будут востребованы как на российском так и зарубежном рынке.

Текущие результаты проекта:
в настоящее время проект находится на стадии подписания договора с заказчиком.