Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
SharePoint

Skip Navigation Linkszadachi

Решаемые задачи


Технологии Big Data

Сегодня уже ни один крупный проект неосуществим без использования распределенной инфраструктуры для обработки данных. Разработанные программные платформы и технологии распределенных вычислений и Больших данных адаптируются для решения масштабных задач в области экономики, бизнеса, социологии, государственного управления и т.д. 

example.png

При этом критически важными являются изменения в управлении данными, ИТ-инфраструктуре и компетенциях персонала. Стратегической задачей Лаборатории «Облачных технологий и аналитики Больших данных» ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»  является развитие, адаптация и имплементация решений, накопленных в последние годы в физике высоких энергий, для широкого круга задач государственного управления, промышленности, бизнеса и образования. Имеющийся опыт по применению таких решений позволит достичь качественно нового уровня обработки и анализа данных, принципиально невозможного без применения данных технологий.

Задачи, стоящие перед Лабораторией «Облачных технологий и аналитики Больших данных»:

  • развертывание платформы управления Большими данными;
  • создание кластерных, облачных и/или грид-инфраструктур для хранения, передачи, обработки и анализа больших данных;
  • обучение облачным и грид-технологиями (пользователей, администраторов и разработчиков);
  • адаптация пакетов прикладных программ (т.е. приложений) для работы в этих инфраструктурах;
  • предоставление облачных ресурсов и инфраструктуры для пользователей;
  • выбор решений и методов для организации хранения и управления данными (SQL, NoSQL (хранилища типа «ключ-значение», масштабируемые распределенные хранилища, документо-ориентированные СУБД, графовые СУБД));
  • управление жизненным циклом данных (создание, обработка, анализ, систематизация, визуализация, создание отчётов, удаление);
  • исследования в области аналитики больших данных – методы анализа и предсказательные модели (математическая статистика, анализ временных рядов, кластерный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткие алгоритмы, распознавание образов и др.).