پاورپوینت بررسی و ارزیابی با انبار داده یا Data Warehousing

اختصاصی از رزفایل پاورپوینت بررسی و ارزیابی با انبار داده یا Data Warehousing دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (قابل ویرایش) تعداد اسلاید  : 31 اسلاید

انبار داده (Data Warehouse) چیست

انـبـار داده بـه مجـموعـه ای از داده هــا گفـتـه می شود که از منابع مختلف اطلاعاتی سازمان جمع آوری ، دسته بندی و ذخیره می شود. در واقع یک انبار داده مخزن اصلی کلیه داده های حال و گذشته یک سازمان می باشد که برای همیشه جهت انجام عملیات گزارش گیری و آنالیز در دسترس مدیران می باشد.

 

 

انبار داده (Data Warehouse):

تکنولوژی انبار داده‌ها شامل مجموعه‌ای مفاهیم و ابزارهای جدیدی است که با فراهم آوردن اطلاعات از دانشگران (افراد اجرایی، مدیر و تحلیلگر) در تصمیم گیری پشتیبانی می‌نماید. دلیل اصلی ساخت انبار داده ها، بهبود کیفیت اطلاعات در سازمان است، در واقع دسترسی به داده‌ها از هر جا درون سازمان داده‌ها از منابع داخلی و خارجی تهیه می‌شوند و به اشکال گوناگون از داده‌های ساختاری گرفته تا داده‌های ساخت نیافته مانند فایل‌های متنی یا چند رسانه‌ای، در مخزنی مجتمع می‌شوند. انبار داده‌ها یا DWH مخزنی از این داده‌هاست که به صورتی قابل درک در دسترس کاربران نهایی کسب و کار قرار می‌گیرد.

zاز اواسط سالهای 1980 نیاز به انبار داده‌ها به وجود آمد و دریافتند که سیستم های اطلاعاتی باید به صورت سیستم‌های عملیاتی و اطلاعاتی مشخص شوند. سیستم‌های عملیاتی از فعالیت‌های روزانه کسب و کار پشتیبانی می‌نمایند و برای پاسخگویی سریع به ارتباطات از پیش تعریف شده مناسب هستند. داده‌های عملیاتی ارائه بی‌درنگ و فعلی وضعیت کسب و کار می‌باشند. اما سیستم‌های اطلاعاتی برای مدیریت و کنترل کسب وکار به کار می‌روند. این سیستم‌ها از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اتخاذ تصمیم درباره عملکرد آنی و آتی سازمان پشتیبانی می‌کنند و برای در خواست‌های موردی، پیچیده و به طور عمده فقط خواندنی طراحی شده‌اند.داده‌های اطلاعاتی تاریخی هستند، به عبارتی بیانگر دیدگاه ثابتی از کسب وکار در یک دوره زمانی می‌باشند.

 

آموزش کامل رسم نمودار جریان داده ها Data Flow Diagram یا DFD

اختصاصی از رزفایل آموزش کامل رسم نمودار جریان داده ها Data Flow Diagram یا DFD دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آموزش کامل رسم نمودار جریان داده ها Data Flow Diagram یا DFD

مدلهای سیستم،مدل سازی فرایند،نمودار جریان داده،نمودار محتوی،نمودار سطح صفر،همترازی در دی اف دی،نمودار سطح یک،چونباش ها،بکارگیری VISIO،

Reservoir Modeling Using Scale-Dependent Data

اختصاصی از رزفایل Reservoir Modeling Using Scale-Dependent Data دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله SPE 71311

A Multiscale Approach to Production- Data Integration Using Streamline Models

اختصاصی از رزفایل A Multiscale Approach to Production- Data Integration Using Streamline Models دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله SPE 71313

دانلود مقاله Cloud-aware data intensive workflow scheduling on volunteer computing systems - انتشار 2015

اختصاصی از رزفایل دانلود مقاله Cloud-aware data intensive workflow scheduling on volunteer computing systems - انتشار 2015 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Future Generation Computer Systems

Volume 51, October 2015, Pages 87–97

Abstract

Volunteer computing systems offer high computing power to the scientific communities to run large data intensive scientific workflows. However, these computing environments provide the best effort infrastructure to execute high performance jobs. This work aims to schedule scientific and data intensive workflows on hybrid of the volunteer computing system and Cloud resources to enhance the utilization of these environments and increase the percentage of workflow that meets the deadline. The proposed workflow scheduling system partitions a workflow into sub-workflows to minimize data dependencies among the sub-workflows. Then these sub-workflows are scheduled to distribute on volunteer resources according to the proximity of resources and the load balancing policy. The execution time of each sub-workflow on the selected volunteer resources is estimated in this phase. If any of the sub-workflows misses the sub-deadline due to the large waiting time, we consider re-scheduling of this sub-workflow into the public Cloud resources. This re-scheduling improves the system performance by increasing the percentage of workflows that meet the deadline. The proposed Cloud-aware data intensive scheduling algorithm increases the percentage of workflow that meet the deadline with a factor of 75% in average with respect to the execution of workflows on the volunteer resources.

 

Keywords

• Volunteer computing;
• Resource provisioning;
• Data intensive workflow scheduling;
• Cloud computing