RBAC

Управление доступом на основе ролей (Role Based Access Control, RBAC) — развитие политики избирательного управления доступом, при этом права доступа субъектов системы на объекты группируются с учётом специфики их применения, образуя роли. Формирование ролей призвано определить чёткие и понятные для пользователей компьютерной системы правила разграничения доступа. Ролевое разграничение доступа позволяет реализовать гибкие, изменяющиеся динамически в процессе функционирования компьютерной системы правила разграничения доступа. Такое разграничение доступа является составляющей многих современных компьютерных систем. Как правило, данный подход применяется в системах защиты СУБД, а отдельные элементы реализуются в сетевых операционных системах. Ролевой подход часто используется в системах, для пользователей которых чётко определён круг их должностных полномочий и обязанностей.   Оригинал определения  Управление доступом на основе ролей (Role Based Access Control, RBAC)

Zookeeper

Apache  Zookeeper —  open source проект Apache Software Foundation , cервис-координатор обеспечивающий распределенную синхронизацию небольших по объему данных (конфигурационная информация, пространство имен)  для группы приложений. Zookeeper представляет из себя распределенное хранилище ключ-значение (key-value store) гарантирующий надежное консистентное(consistency)  хранение информации  за счет использования синхронной репликации между узлами, контроля версий, механизма очередей(queue)  и блокировок(lock). За счет использования оперативной памяти и масштабируемости обладает высокой скоростью  Сценарии использования Zookeeper: Распределенный сервер имен (namespace — topics для Kafka) Распределенная  конфигурация (Hadoop, Kafka) Распределенный членство в группах (распределенные сервисы Kafka, Hadoop) Выбор главного в распределенных системах с арбитражом(Leader election)   

Блокчейн

Блокчейн, бизнес, банки, Big Data, Большие данные

Блокчейн (от английского blockchain, block chain – цепочка блоков) — выстроенная по определённым правилам непрерывная последовательность информационных блоков (связный список). Копии цепочек блоков хранятся на множестве разных, независимых друг от друга, компьютеров [1]. Поэтому данную цифровую цепочку называют технологией распределенного реестра [2]. История появления блокчейна Цифровизация финансовой сферы стала родоначальником термина «блокчейн»: впервые он появился в 2008 году, когда была реализована популярная криптовалюта Биткойн. Однако, блокчейн – это не только транзакцит в криптовалютах, эта технология может использоваться в любых взаимосвязанных информационных блоках и реестрах [1]. Зачем нужен блокчейн Блокчейн позволяет автоматизировать процесс заверения данных и подтверждения событий за счет распределенного характера хранения информации, неподконтрольной конкретному регулятору. Поскольку распределенный реестр цепочек информационных блоков хранится на разных компьютерах, проверить наличие и целостность этих Далее …

Большие данные

Большие данные (Big Data)  Большие данные — данные большого объема, высокой скорости накопления или изменения и/или разновариантные информационные активы, которые требуют экономически эффективных, инновационных формы обработки данных, которые позволяют получить расширенное  понимание информации, способствующее принятию решений и автоматизации процессов. Для каждой организации или компании существует предел объема данных (Volume) которые компания или организация способна обрабатывать одновременно для целей аналитики, как правило этот объем ограничен объемами оперативной памяти серверов корпоративных приложений и баз данных и необходимостью партиционирования (Partitioning)  хранимых данных. Для каждой организации или компании существуют физические ограничения на количество транзакций/ объем данных (Velocity) , которая корпоративныя система может обработать или передать за единицу времени вследствии ограничений scale in архитектуры.  Традиционные корпоративные системы (реляционные) могут использовать эффективно только структурированные источники поступления Далее …

Большие данные (Big Data)

Большие данные (Big Data) – совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки [1].   Big Data: какие данные считаются большими Благодаря экспоненциальному росту возможностей вычислительной техники, описанному в законе Мура [2], объем данных не может являться точным критерием того, являются ли они большими. Например, сегодня большие данные измеряются в терабайтах, а завтра – в петабайтах. Поэтому главной характеристикой Big Data является степень их структурированности и вариантов представления. Яркая иллюстрация больших данных – это непрерывно поступающая информация с датчиков или устройств аудио- и видеорегистрации, потоки сообщений из соцсетей, метеорологические данные, координаты геолокации абонентов сотовой связи и т.п. [3]. Например, вот здесь мы рассказывали, как ПАО «Газпромнефть» собирал Далее …

Естественная классификация

Естественная классификация — производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений.

Интернет вещей

Интернет вещей (Internet of Things) — Интернет вещей означает сеть физических или виртуальных предметов (вещей) подключенных напрямую или опосредованно к интернету и взаимодействующие между собой и/или с внешней средой посредством сбора данных и обмена данных поступающих со встроенных сервисов. Интернет вещей (IoT) дает компаниям и организациям возможность контролировать удаленно расположенные «дешевые» вещи /объекты  получая с них информацию и выполняя мониторинг удаленно исполняемых операций. Учитывая огромное количество «умных» устройств в промышленности и повседневной жизни мы получаем колоссальную базу источников поступления информации (больших данных) в реальном времени. Источники https://ru.wikipedia.org/https://ru.wikipedia.org/wiki/Интернет вещей Узнайте больше про интернет вещей и Промышленный интернет вещей на наших курсах для руководителей по основам больших данных Big Data: общее описание и примеры использования

Искусственная классификация

Искусственная классификация — производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов (процессов, явлений) нужного порядка

Классификация

отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов

Машинное обучение

Машинное обучение (Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться

Мультиколлинеарность

Мультиколлинеарность — корреляция независимых переменных [1], которая затрудняет оценку и анализ общего результата [2]. Когда независимые переменные коррелируют друг с другом, говорят о возникновении мультиколлинеарности. В машинном обучении (Machine Learning) мультиколлинеарность может стать причиной переобучаемости модели, что приведет к неверному результату [3]. Кроме того, избыточные коэффициенты увеличивают сложность модели машинного обучения, а значит, время ее тренировки возрастает. Еще мультиколлинеарность факторов плоха тем, что математическая модель регрессии содержит избыточные переменные, а это значит [4]: осложняется интерпретация параметров множественной регрессии как величин действия факторов, параметры регрессии теряют смысл и следует рассматривать другие переменные; оценки параметров ненадежны – получаются большие стандартные ошибки, которые меняются с изменением объема наблюдений, что делает модель регрессии непригодной для прогнозирования. Для оценки мультиколлинеарности используется матрица парных коэффициентов корреляции, у Далее …

Ошибка распознавания

отношение объектов, неправильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении

Прогнозирование

установление функциональной зависимости между зависимыми и независимыми переменными

Точность распознавания

отношение объектов, правильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении

Цифровая трансформация

Цифровая трансформация (Digital Transformation) —  переход компании к Цифровому Бизнесу через изменение Культуры организации и внедрение новых информационных технологий, расширяющих границы организации и позволяющих формировать свою экосистему.

Цифровизация

Цифровизация, цифровая трансформация, Digital Transformation, цифровая экономика

Цифровизация Цифровизация – процесс перехода предприятия или целой экономической отрасли на новые модели бизнес-процессов, менеджмента и способов производства, основанных на информационных технологиях [1].   Цифровизация в России и за рубежом: немного истории Впервые термин «цифровизация» появился в последнее 5-летие XX века, когда в 1995-ом году американский информатик Николас Негропонте из Массачусетского университета озвучил понятие «цифровая экономика» [2]. Стратегия развития информационного общества в России на 2017-2030 годы, утвержденная Указом Президента РФ от 09.05.2017 г. № 203, дает следующее определение: «Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка больших объемов и использование результатов анализа которых по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг» Далее …