Логическая витрина для доступа к большим данным Хабрахабр. Технологии Big Data создавались в качестве ответа на вопрос как обработать много данных. А что делать, если объем информации не является единственной проблемой В промышленности и прочих серьезных применениях часто приходится иметь дело с большими данными сложной и переменной структуры, разрозненными массивами информации. D Модель Витрина' title='D Модель Витрина' />Холодильные витрины. Холодильная витрина или холодильный прилавок это важнейшие холодильники в любом магазине, т. Фирма Carboma предлагает несколько моделей напольных холодил. В деликатесном магазине особое значение имеют стиль и атмосфера, которые создаются с помощью концептуальных решений оборудования и дизайна интерьера в целом, а также рекламных вывесок и освещения. Как правило, использование стандартных моделей холодильных витрин в таких. Екабпилс и рон. Ledusskapis middot Stikla middot бу middot 350. Telts middot Telts middot нов. В частично ра. Если витрина для дома кажется вам хрупкой и непрактичной, то поспешим убедить в обратном. По сути, это достаточно вместительный шкаф, который поможет хранить вещи в должных условиях и решит проблему эффективного использования квадратных метров. Кроме того, некоторые модели могут. Витрина среднетемпературная Cryor HORUS и стеллаж хлебный. Женский манекен в сарафане. Стеллаж с фруктами. Настольная холодильная витрина Stalgast 852171 с продукцией. Шкаф холодильный Ариада R700 VS. Холодильная. Впервые представленная на выставке PIR expo 2016, витрина Gamma Quadro теперь доступна для заказа в. Впервые представленная на выставке PIR expo 2016, витрина Gamma Quadro теперь доступна для заказа в среднетемпературном исполнении 07. В основе этой модели лучшие. Шкафвитрина это универсальный, красивый и практичный тип конструкций, который подойдет буквально для любого интерьера. В чем преимущества угловых моделей со стеклом и подсветкой в гостиной Как выбрать подобный шкафВстречаются задачи, способ решения которых наперед не известен, и аналитику необходимы средства исследования исходных данных или результатов вычислений на их основе без привлечения программиста. Нужны инструменты, сочетающие функциональную мощь систем BI а лучше превосходящие ее со способностью к обработке огромных объемов информации. Одним из способов получить такой инструмент является создание логической витрины данных. В этой статье мы расскажем о концепции этого решения, а также продемонстрируем программный прототип. Для рассказа нам понадобится простой пример сложной задачи. Рассмотрим некий промышленный комплекс, обладающий огромным количеством оборудования, обвешанного различными датчиками и сенсорами, регулярно сообщающими сведения о его состоянии. Для простоты рассмотрим только два агрегата, котел и резервуар, и три датчика температуры котла и резервуара, а также давления в котле. Эти датчики контролируются АСУ разных производителей и выдают информацию в разные хранилища сведения о температуре и давлении в котле поступают в HBase, а данные о температуре в резервуаре пишутся в лог файлы, расположенные в HDFS. Следующая схема иллюстрирует процесс сбора данных. Кроме конкретных показаний датчиков, для анализа необходимо иметь список сенсоров и устройств, на которых они установлены. Оценим порядок числа информационных сущностей, с которыми мы имели бы дело на реальном предприятии Сущность. Порядок числа записей. Тип хранилища. Единицы оборудования. Тысячи. Мастер данные. Датчики, сенсоры. Сотни тысяч. БД Postgre. SQLПоказания датчиков. Десятки миллиардов в годвопрос глубины хранения в этой статье не ставимФайлы в HDFS, HBase. Способы хранения для данных разных типов зависят от их объема, структуры и требуемого режима доступа. В данном случае мы выбрали именно такие средства для создания разнобоя, но и на реальных предприятиях чаще всего нет возможности свободно их выбирать все зависит от сложившегося ИТ ландшафта. Аналитической же системе нужно собрать весь зоопарк под одной крышей. Пусть мы хотим предоставить аналитику возможность делать запросы такого типа Какие единицы маслонаполненного оборудования работали при температуре выше 3. Какое оборудование находится в состоянии, выходящем за пределы рабочего диапазона Выполнение любого из них требует связывания данных из разных источников, в том числе из находящихся за пределами нашего модельного примера. Извне могут поступать, например, справочные сведения о рабочих диапазонах температуры и давления для разных видов оборудования, фасетные классификаторы, позволяющие определить, какое оборудование является маслонаполненным, и др. Все подобные запросы аналитик формулирует в терминах концептуальной модели предметной области, то есть ровно в тех выражениях, в которых он думает о работе своего предприятия. Для представления концептуальных моделей в электронной форме существует стек семантических технологий язык OWL, хранилища триплетов, язык запросов SPARQL. Не имея возможности подробно рассказывать о них в этой статье, сошлемся на русскоязычный источник. Итак, наш аналитик будет формулировать запросы в привычных ему терминах, и получать в ответ наборы данных независимо от того, из какого источника эти данные извлечены. Рассмотрим пример простого запроса, на который можно найти ответ в нашем наборе информации. Игры На Телефон Donod D805. Пусть аналитик интересуется оборудованием, установленные на которомсенсорыодновременноизмерилитемпературу больше 4. Па в течение заданного периода времени. В этой фразе мы выделили жирным слова, соответствующие сущностям информационной модели оборудование, сенсор, измерение. Курсивом выделены атрибуты и связи этих сущностей. Наш запрос можно представить в виде такого графа под каждым типом данных мы указали хранилище, в котором они находятся При взгляде на этот граф становится понятной схема выполнения запроса. Сначала нужно отфильтровать измерения температуры за заданный период со значением больше 4. C, и измерения давления со значением больше 5 м. Па затем нужно найти среди них те, которые выполнены сенсорами, установленные на одной и той же единице оборудования, и при этом выполнены одновременно. Именно так и будет действовать витрина данных. Схема нашей системы будет такой Порядок работы системы таков аналитик делает запрос логическая витрина данных представляет его в виде запроса к графу витрина определяет, где находятся данные, необходимые для ответа на этот запрос витрина выполняет частные запросы исходных данных к разным источникам, используя необходимые фильтры получает ответы и интегрирует их в единый временный граф выполняет пост обработку графа, заключающуюся, например, в применении правил логического вывода выполняет на нем исходный запрос, и возвращает ответ аналитику. Перечислим принципиальные моменты. В хранилище триплетов Apache Jena можно использовать и любое другое у нас хранится как сама модель предметной области, так и настройки мэппинга на источники данных. Таким образом, через редактор информационной модели мы задаем и набор терминов, в которых строятся запросы устройство, сенсор и т. На следующем рисунке показано, как в нашем редакторе онтологий выглядит дерево классов модели демонстрационного примера слева, и одна из форм настройки мэппинга данных с источником справа. В нашем примере данные одного и того же типа измерения температуры хранятся одновременно в двух разных источниках HBase и текстовом файле HDFS. Однако для выполнения приведенного запроса обращаться к файлу не нужно, т. Этот момент дает представление о том, как должен работать оптимизатор выполнения запросов. Витрина данных не только компонует и связывает информацию из различных источников, но и делает логические выводы на ней в соответствии с заданными правилами. Автоматизация получения логических выводов одно из главных практических преимуществ семантики. В нашем примере с помощью правил решена проблема получения выводов о состоянии устройства на основе данных измерений. Температура и давление содержатся в двух разных сущностях типа Измерение, а для описания состояния устройства необходимо их объединить. Логические правила применяются к содержимому временного графа результатов, и порождают в нем новую информацию, которая отсутствовала в источниках. В качестве источников данных могут выступать не только хранилища, но и сервисы. В нашем примере мы спрятали за сервисом расчет предпосылок к возникновению аварийного состояния при помощи одного из алгоритмов Spark MLlib. Этот сервис получает на вход информацию о состоянии устройства, и оценивает его с точки зрения наличия предпосылок к аварии для обучения использованы ретроспективные данные о том, какие условия предшествовали реально случившимся авариям в качестве исходных данных нужно рассматривать не только мгновенные значения физических характеристик устройства, но и элементы основных данных например, степень его износа. Эта возможность очень важна, так как позволяет аналитику самому выполнять запуск расчетных модулей, подготовленных программистами, передавая им на вход различные массивы данных.