АРХИТЕКТУРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ ОБРАБОТКИ НОВОСТНЫХ ТЕКСТОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
Аннотация
В статье предложена архитектура программного обеспечения обработки коллекций новостных текстовых сообщений, а также соответствующий состав и структура информационной системы. Система представляет собой несколько ступеней получения и обработки информации, функционирующих на базе гибридного вычислительного кластера. Каждый этап получения, обработки и сохранения информации в обобщенной информационной системе представлен микросервисом как отдельной программной единицей. При этом подчёркнута возможность использования различных стеков технологий для каждого микросервиса так, что правильно подобранные специализированные решения повышают эффективность и качество результата, а недостатки классической микросервисной архитектуры нивелируются внутренней неоднородностью микросервисов, выраженной в виде гибкой модуляризации. Суть предлагаемого подхода заключается в применении принципа конвейерного параллелизма на базе микросервисной архитектуры с динамическими границами сервисов.
Литература
2. Zhukov, D.O., Lesko, S.A. Stochastic self-organization of poorly structured data and memory realization in an information domain when designing news events forecasting models. The 2nd IEEE International Conference on Big Data Intelligence and Computing, Auckland, New Zealand. -- 2016.
3. Sigov, A., Zhukov, D., Novikova, O. Modelling of memory realization processes and the implementation of information self-organization in forecasting the new's events using arrays of natural language texts. 1st International Scientific Conference Convergent Cognitive Information Technologies, Moscow, Russian Federation. -- 2016.
4. A. S. Sigov, D.A. Akimov, D.O. Zhukov, E.G. Andrianova, V. E. Sachkov, V.K. Raev. Psycholinguistic analysis of text messages in Russian based on their phono semantic statistical characteristics. Informatics and applications. 2017 volume 11 issue 3, pp. 77 -86.
5. D.O. Zhukov, A.M. Zamyshlyaev, O.A. Novikova. Model of Forecasting the Social News Events on the Basis of Stochastic Dynamics Methods. ITM Web of Conferences 10, 02009 (2017) 2017 Seminar on Systems Analysis, DOI: 10.1051/itmconf/20171002009.
6. Zhukov D.O., Novikova O.A., Otradnov K.K. Methods of analysis of news events in the information space based on the use of almost – periodic functions, wavelet transforms and Hurst’s self-similarity. Proceeding The 7th International Conference on Information Communication and Management ICICM’17, August 28-30, 2017, Moscow, Russian Federation, ACM ISBN 978-1-4503-5279-6/17/08
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
