Открытые системы. СУБД №02/2018

[b]В номере:[/b] [b]«Памятные» вычисления[/b] Интернет вещей и финтех невозможны без обработки больших данных в режиме, близком к реальному времени, обеспечить который сегодня можно благодаря хранению и обработке данных в оперативной памяти. На базе Apache Ignite можно построить «умную» распределенную масштабируемую платформу хранения в памяти. [b]«Супероблако»: межоблачная инфраструктура на основе архитектурных принципов Интернета[/b] Сегодня в домах, автомобилях и на предприятиях развернуты локальные сети специального назначения, которые со временем могут превратиться в мини-облака, и, чтобы соединить их в глобальную инфраструктуру, понадобится специальный уровень абстракции облака. [b]Интеллектуальные технологии вместо человека: оценка соответствия[/b] Успех перехода к цифровой экономике, требующей оперативной обработки огромных объемов данных, невозможен без автоматизации интеллектуальных задач, связанных с рутинными действиями. [b]Мониторинг вовлеченности студентов в учебный процесс[/b] Облачный сервис, основанный на обработке видеопотоков с установленных в учебных аудиториях камер, позволяет визуализировать агрегированные данные и средствами машинного обучения измерять уровень индивидуальной и групповой вовлеченности студентов в учебный процесс. [b]DataOps: данные в стиле Agile[/b] Вслед за повсеместным внедрением практик DevOps пришла очередь применения методов Agile при работе с большими данными. [b]Машинное обучение: прогнозирование рисков госзакупок[/b] На приобретение товаров и услуг через систему государственных закупок ежегодно расходуются триллионы рублей. Эффективный контроль в этой области может быть, в частности, обеспечен путем автоматизированной оценки рискованности госконтрактов методами машинного обучения. [i][b]и многое другое[/b][/i]