| Form of studies |
Professional Master |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Android datu pārvaldības risinājumu salīdzinošā analīze un mākslīgā intelekta vadīta optimizācija |
| Title in English |
Comparative Analysis and Artificial Intelligence Driven Optimization of Android Data Management Solutions |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Pāvels Rusakovs |
| Reviewer |
Oļegs Gorbiks |
| Abstract |
Android ir pasaulē vispopulārākā operētājsistēma viedtālruņiem, planšetdatoriem, viedpulksteņiem, veselības aprocēm, spēļu konsolēm un citām ierīcēm. Līdz ar Android attīstību mainās arī datu pārvaldības pieejas, parādās jaunas datubāzes tehnoloģijas un optimizācijas risinājumi, kas ietekmē lietojumprogrammu veiktspēju un mērogojamību.
Viens no svarīgiem aspektiem Android izstrādē ir efektīva datu pārvaldība, kas ietver datubāzu izvēli un optimizāciju. Šobrīd ir pieejami dažādi datu saglabāšanas risinājumi, piemēram, SQLite, Room, Realm un ObjectBox, kas atšķiras pēc veiktspējas, drošības un pielāgojamības konkrētām lietojumprogrammām.
Papildus tradicionālajām metodēm arvien nozīmīgāku lomu iegūst mākslīgā intelekta (MI) pielietošana dažādās lietojumprogrammu izstrādes jomās. MI tehnoloģijas un to ieviešanas rīki Android platformām nepārtraukti attīstās. Šajā darbā tiek pētītas iespējas izmantot mākslīgā intelekta risinājumus Android ierīcēs, īpaši izceļot to potenciālu datubāzu optimizācijā, kā arī tiek apskatītas potenciālās MI vadītās pieejas šo uzdevumu risināšanai.
Maģistra darbā tiek veikts dažādu Android datubāzu salīdzinošs izvērtējums, analizējot to veiktspēju, mērogojamību un drošību, kā arī tiek izpētīti potenciālie MI vadītie risinājumi efektīvākai datu pārvaldībai un datubāzu optimizācijai. Pētījuma rezultāti var būt noderīgi Android izstrādātājiem un pētniekiem, piedāvājot rekomendācijas datu pārvaldības stratēģiju izvēlei un inovāciju ieviešanai.
Maģistra darbs satur 69 lappuses, 9 attēlus, 25 tabulas un 3 pielikumus. Darbā tika izmantoti 49 informācijas avoti. |
| Keywords |
Android, Kotlin, DB, datubāze, analīze, veiktspējas salīdzinājums, MI, mākslīgais intelekts, salīdzinājums, mašīnmācīšanas modeļi |
| Keywords in English |
Android, Kotlin, DB, database, analysis, benchmarking, AI, artificial intelligence, comparison, ML, machine learning models |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
26.05.2025 15:39:11 |
