Тематика

На VII рабочем семинаре-совещании предполагается обсудить следующие проблемы, связанные с Большими данными (BigData):

• BigData - создание, хранение и доступ
  Современная прикладная и фундаментальная наука приносит все большие объемы экспериментальных данных, к примеру, только в астрофизике уже накоплены петабайтные архивы наблюдений. Огромное количество данных создат большие проблемы доступа к ним, их анализа и интерпретации. Для решения этих проблем, кроме увеличения вычислительных мощностей, требуются новые информационные концепции и технологии.
• программно-аппаратные средства для BigData
  Разработка адекватных средств - суперкомпьютеров, кластеров, систем хранения данных, средств доступа к хранилищам и источникам информации, с одной стороны, и программных систем и технологий, с другой.
• динамически изменяющиеся BigData
  Современные сетевые программные средства, кроме передачи данных, являются средствами для принятия решений в условиях априорной неопределенности в сложных динамических системах, входящих в инфраструктуру мониторинга и управления системами сверхбольшого масштаба (от перспективных технологий хранилищ данных в составе суперкомпьютерных комплексов, систем мониторинга и управления ресурсами суперкомпьютеров с массовым параллелизмом до глобального трансфера технологий и компетенций).
• BigData в cloud-инфраструктуре Сloud-среда повышает эффективность доступа к данным и предлагает эластичный пул ресурсов для обработки больших объемов информации. Если сейчас на облачные технологии приходится около 5%, то по прогнозам к 2020 году 40% всей информации будет "привязано" к облачным системам, причем в них будет производиться преимущественно обработка данных, а непосредственно храниться - 15% информации. Обсуждение методов и средств облачных технологий применительно к доступу, хранению и интеллектуальному анализу данных большого объема.
• когнитивные технологии анализа и мониторинга BigData
  Перспективной представляется разработка методологии и методик, обеспечивающих применение когнитивно-визуального анализа к большим объмам экспериментальных данных для мониторинга экологических, технических, социальных, экономических и политических систем, а также для систем принятия решений и управления. Обсуждение вопросов развития и применения когнитивной машинной графики для генерации зрительных образов содержания современных баз данных, системных архивов, банков данных.