| Anotācija |
INTELEKTUALAS ATSKAISU SISTEMAS IZSTRADE IZMANTOJOT KOMPLEKSO DATU APSTRADI UN PARSESANAS ALGORITMA UZLABOSANU AR SKRIPTESANU
Šajā maģistra darbā ir atspoguļota ietekme uz intelektuālām atskaišu sistēmās, kuras izmanto sarežģītu log datu apstrādi, lietojot žurnālu failu analizēšanas metodes, saglabājot drošas žurnāla failu daļas un optimizējot analizēšanas procesu ar visām regulāro izteiksmju saskaņošanas procedūrām. Šo metožu izveidošanas ideja ir saistīta ar nesen atklātajiem piedāvājumiem izmantot mākoņiskaitļošanas platformas, lai darbotos ar tīmekļa lietojumprogrammām, bet ar augstu cenu, lai sagatavotu pārskatus, lai turpmāk analizētu lietojumprogrammu veiktspēju un pieejamību. Ir dažas analītiskās programmatūras, kuras tika izmantotas kā salīdzināmas analoģijas manam darbam, piemēram, Sumo Logic Log Analyzer un Loggly. Šajā darbā tika ieviesti divi praktiskās īstenošanas veidi, sīki izskaidrojot tā ieguvumus un trūkumus. Galvenie punkti šo metožu novērtēšanai bija efektivitāte, laika patēriņš datu apstrādē un izmaksu optimizācijas plāni.
Algoritma efektivitāte tika analizēta ar atmiņas izmantošanu parsēšanas un smagās slodzes testēšanas laikā, sagatavojot scenārijus JMeter, lai pārbaudītu algoritma robustumu visprecīzākajā stresa situācijā. Speciāli eksperimentālajai daļai jauna testēšanas smilškastes virtuālā vide tika izveidota Amazon Web Services (AWS) mākoņdatošanas platformā. Tas palīdz izveidot mākoniskaitļošanas virtuālās mašīnas ar reāliem parametriem, lai novērtētu šos gadījumus bez jebkādām izlases nenoteiktības, piemēram, aparatūras kļūdas algoritma procedūras laikā.
Laika patēriņš tika ņemts kā laika rādītājs, ko var tērēt algoritma izpildei. Algoritma ieviešanai Python 3 skriptu valoda tika izvēlēta, jo ir AWS resursu plašās Boto un Boto 2.x bibliotēku lietojamības iespējas. Arī laiku var uzskatīt par daļu no izmaksu optimizācijas, jo mākoņipakalpojumu klients maksā tikai par skripta izpildes laiku un datu apjomu.
Izmaksu optimizācijas plāni ir uzlabota iespēja saglabāt izrealizāciji ieviešanu vienkāršu un lētu, mazāk ietekmējot skripta veiktspēju. Darba izstrādes laikā tika pieņemta, kas izmaksu optimizācijas daļa ir kaut kas personīgs tāpēc, ka ir zināms nezināmu izmaksu apjoms, izmantojot papildu mākoņipakalpojumu, ko var aizstāt kā daļu no algoritma ieviešanas, kā mākoņa mikro pakalpojumu, kas balstīts uz skriptu, pilnīgi bez maksas.
Šī magistra darba noslēgumā kopējais viedoklis par progresu un galīgajiem lēmumiem attiecībā uz diviem realizācijas variantiem un viens no diviem ir atzīmēts kā ieteicams turpmākajai attīstībai kā pilntiesīgs sarežģīts datu apstrādes mākonis mikrouzņēmums ar detalizētu teorētisko paskaidrojumu par autora lēmumu darba teorētiskā teorētiskajā daļā un praktisko eksperimentu laikā veikto analīzi.
Bakalaura darbs satur 74 lappuses, 47 attēlus, 13 tabulas, 31 informācijas avotus un 0 pielikumu. |
