Page 187 - 6111
P. 187

розв’язуваних  проблем:  як  забезпечити  надійний  і  ефективний
                            доступ  до  даних,  що  розподілені  глобально  й  існують  у
                            різноманітних  не  порівнюваних  програмних  системах,  таких  як
                            файл-сервери  і  бази  даних.  Ця неможливість  простого  доступу  до
                            даних  веде  до  дарма  витраченого  часу  і  додаткових  фінансових
                            витрат  на  діяльність,  на  взірець  розробки  чи  надання  послуг.  У
                            промисловості,  у  фінансах  і  на  виробництві  вартість  може  бути
                            вищою  за  просто  додаткові  витрати  –  це  ще  й  неможливість
                            конкурувати  на  ринку.  У  даному  випадку  GRID  даних  можуть  у
                            певній мірі спростити доступ до даних, збільшуючи ефективність і
                            знижуючи витрати.

                                GRID інструментальних засобів
                                Практичний досвід з багатьох прикладних областей показує, що
                            швидких обчислень буває замало: часто необхідно в реальному часі
                            збирати великі обсяги даних, що надходять з датчиків, аналізувати
                            поточну ситуацію, виробляти рішення і генерувати керуючі дії. Все
                            це вимагає тісної інтеграції керування, обробки даних різного виду,
                            моделювання  процесів,  візуалізації  даних  в  реальному  часі.
                            Обчислювальні     комплекси    такого   роду    отримали    назву
                            інтелектуальних інструментальних засобів.
                                Основна мета GRID інструментальних засобів полягає в тому,
                            щоб істотно збільшити можливості реєстрації, організації, пошуку і
                            забезпечення  високоефективного  і  незалежного  від  географічного
                            розміщення  доступу  до  даних,  що  генеруються  подібними
                            інструментальними  засобами.  Такі  дані  зазвичай  відносять  до
                            великих  об’єктів  даних  (large  data  object  —  LDO).  Екземпляри
                            великих  об’єктів  даних  найчастіше  є  результатом  окремого
                            операційного  циклу  роботи  наукового  приладу,  цільової  системи
                            спостереження    чи   відображення,    або   суперкомп’ютера    і
                            характеризуються  розміром  від  десятків  Мб  до  десятків  Гб.  У
                            багатьох областях людської діяльності вони є основним елементом
                            сучасного середовища аналітичних досліджень.
                                Великі  об’єкти даних – це найчастіше структурована колекція
                            метаданих,  що  включає  посилання  на  первинні  дані.  Метадані
                            звичайно    описують    характеристики    екземплярів    об’єктів,
                            забезпечують  інформацію  про  методи  доступу,  керують  доступом
                            до  інформації  і  т.д.  Вони  часто  також  вміщують  похідні  дані,  що
                            забезпечують,  наприклад,  візуальну  інтерпретацію  первинних
                            даних.
                                Управління  засобами  масового  збереження  первинних  даних
                            здійснюється  за  рахунок  виконання  віддалених  програм  на  Web-
                            серверах. Для подальшого використання екземпляри об’єктів даних
                                                             186
   182   183   184   185   186   187   188   189   190   191   192