Пакетная обработка данных это: Drupal 8: Пакетная обработка данных

Posted on 24.01.2020 by alexxlab

Содержание

Пакетная обработка — данные — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Пакетная обработка — данные

Cтраница 1

Пакетная обработка данных — метод выполнения набора программ в ЭВМ, при котором каждая последующая программа начинается после завершения предыдущей. [1]

Пакетная обработка данных позволяет увеличить производительность ЭВМ и уменьшить стоимость машинной обработки информации. [2]

При пакетной обработке данных с автоматической коррекцией ошибок рекомендуется распечатывать ведомость, содержащую все внесенные исправления. [3]

Предусмотрена работа в режимах пакетной обработки данных и разделения времени. Модульный принцип построения ЕС-1011 обеспечивает оптимальное распределение задач между узлами системы, что ведет к увеличению ее производительности.

[4]

Что характерно для режима пакетной обработки данных. [5]

Комплекс технических средств в режиме пакетной обработки данных предназначен для работы, когда пользователи не имеют непосредственного доступа к ЭВМ. Устройства этого комплекса выполняют периодическую обработку больших массивов информации. В состав комплекса в зависимости от объемных и временных характеристик обрабатываемой в пакетном режиме информации могут входить две и более ЕС ЭВМ третьего поколения с полным комплектом периферийного оборудования. [7]

Режим разделения времени совместим с режимом пакетной обработки данных, которая предусматривается в ЭВМ для решения задач в отдельные периоды времени, когда пользователи не загружают ЭВМ полностью. [8]

Решение задач этого вида должно проводиться в режиме пакетной обработки данных. [9]

Второй комплекс технических средств предназначен для работы в режиме пакетной обработки данных

, при котором пользователи не имеют непосредственного доступа к ЭВМ. Устройства этого комплекса выполняют периодическую обработку больших массивов информации. [10]

Система предназначена для использования в модели ЕС-1021 и ориентирована на пакетную обработку данных в однопроцессорном и однопрограммном режимах. Система представляет собой набор компонент, описаний и инструкций для пользователя. Операционная система МОС ЕС обеспечивает программную совместимость модели ЕС-1021 с остальными моделями ЕС ЭВМ на уровне языка Ассемблер и языков высокого уровня с ограничениями, определяемыми конкретной конфигурацией технических средств. Кроме того, МОС ЕС обеспечивает адекватность массивов данных на внешних носителях. [11]

Имеет ли смысл организация базы данных в системе, в которой используется только пакетная обработка данных и нет терминалов. [12]

Часто машинная графика используется при решении задач, для которых ранее применялась обычная пакетная обработка данных. При этом иногда возникает возможность автоматизировать процесс решения и тем самым сэкономить средства. Для оценки возможного выигрыша необходимо рассматривать все связанные с этой работой затраты: арендную плату за оборудование, стоимость разработки и запуска системы, эксплуатационные расходы и расходы на профилактические работы. Одновременно следует учитывать все получаемые преимущества типа непосредственного выигрыша в человеко-часах, времени сэкономленного на перфорацию, сокращения числа ошибок и повторных прогонов, сэкономленного машинного времени в режиме пакетной обработки данных. [13]

Выбор концепции обработки данных по существу определяет степень использования возможностей системы при пакетной обработке данных, работе в режимах онлайн и реального времени.

[14]

До сих пор мы обсуждали общецелевые операционные системы, которые в основном применяются при пакетной обработке данных с одним процессором. Многие из рассмотренных концепций построения систем справедливы и для специальных операционных систем, разрабатываемых для обеспечения дистанционной обработки данных, коллективного доступа, обработки в реальном масштабе времени или комбинации этих видов обработки. Помимо сходства, существуют также и некоторые различия, имеющие место частично из-за различной аппаратной конфигурации, но в основном из-за различия целей, в связи с которыми должна осуществляться оптимизация — системы. При пакетной обработке основной целью является достижение максимальной пропускной способности. В случае мультипроцессорной обработки сильный упор делается также и на готовность системы. В системах коллективного доступа и обработки в реальном масштабе времени добиваются даже в ущерб пропускной, способности, чтобы время ответа и готовность системы соответствовали некоторым заданным критериям.

Оставшийся материал этой главы посвящен краткому ознакомлению ( большего не позволяют размеры этой книги) с основными особенностями операционных систем для дистанционной и мультипроцессорной обработки, коллективного доступа и обработки в реальном масштабе времени. [15]

Страницы: 1 2 3 4

05.Режимы роботы ЭВМ. Пакетной обработки, разделению по времени

Режим пакетной обработки

Для обеспечения мультипрограммной обработки информации необходимо наличие нескольких задач, ожидающих обработки. Для эффективной загрузки ЭВМ используется режим пакетной обработки данных. В этом режиме задачи (программы и данные), подготовляемые многими пользователями ЭВМ, собираются в пачки-пакеты. Пакет состоит из заданий (не более 15), относящимся ко многим задачам, обработка которых занимает не менее часа машинного времени.

Различают два режима пакетной обработки. В первом число задач, выполняемых одновременно, фиксируется, а во втором не фиксируется, но в процессе обработки пакета ЭВМ оно может изменяться пакета ЭВМ оно может изменяться динамически. Пакет, предварительно записанный на том или ином носителе информации, вводится в ОЗУ ЭВМ. Когда пакет загружен, ЭВМ выбирает на обработку несколько задач и начинает выполнять их мультипрограммном режиме. Когда решение одной группы задач пакета закончено, из него выбирается для обработки следующая группа, это продолжается до тех пор, пока не будет обработана последняя группа задач пакета. После этого в ЭВМ вводится новый пакет задач.

Пакетная обработка данных позволяет увеличить производительность ЭВМ и уменьшить стоимость машинной обработки информации.

Режим разделения времени

Этот режим обеспечивает непосредственный и одновременный доступ к ЭВМ некоторому количеству пользователей чаще всего с дистанционно удаленных пунктов (терминалов). Терминал – периферийное устройство, предназначенное для обслуживания одного человека, решающего задачи на ЭВМ.

Пользователи с помощью терминалов вводят в ЭВМ исходные данные и программы и получают результаты вычислений. ЭВМ предоставляет каждому активному терминалу квант времени, равный секундам и долям секунды. По истечении этого времени ЭВМ переходит к обслуживанию следующего пользователя. За некоторый период времени ЭВМ обслуживает всех пользователей. При достаточно высоком быстродействии ЭВМ у отдельного пользователя создается иллюзия непрерывного контакта с ЭВМ.

Разделение времени позволяет устранить потери машинного времени, связанные с вмешательством оператора в работу ЭВМ из-за сравнительно низкой его скорости реакции, необходимости выполнения им определенных действий вне ЭВМ и медленного ввода информации с пульта оператора. При мультипрограммной работе ЭВМ в промежуточные паузы работы одного оператора к ЭВМ имеют доступ другие, что позволяет обеспечить полную загрузку внутренних устройств ЭВМ и тем самым поднять эффективность ее работы.

Пакетная геообработка—ArcGIS Pro | Документация

Инструменты геообработки можно запускать в пакетном режиме, позволяющем вам автоматически выполнять инструмент несколько раз, используя несколько входных наборов данных или разные параметры инструмента. Это позволяет запускать инструмент много раз с минимальными усилиями. Например, вы можете запустить инструмент Вырезание в пакетном режиме, чтобы вырезать в нескольких слоях одинаковую изучаемую вами область. Инструмент Пакетное вырезание применяется для вырезания нескольких входных слоев одинаковой изучаемой областью.

Пакет определяется числом итераций данного инструмента. Один из параметров инструмента управляет пакетной обработкой и изменяется в итерациях, а остальные параметры инструмента не меняются в итерациях пакетной обработки. Выше приведен пример пакета с тремя итерациями инструмента Вырезать. Каждая итерация запускает инструмент Вырезать, используя один из слоев в параметре Пакетные входные объекты, а все остальные параметры остаются неизменными для всех итераций.

Пакетный режим

Не все инструменты геообработки поддерживают пакетный режим. В частности, следующие типы инструментов не поддерживают пакеты:

Чтобы открыть и запустить инструмент в пакетном режиме, выполните следующие действия:

Найдите инструмент геообработки, который вам нужен.
Щелкните правой кнопкой на инструменте и выберите Пакетно. Если команда Пакетно для инструмента выключена, инструмент не поддерживает пакетный режим.
После выбора режима Пакетно страница открывается на панели Геообработка, где вы можете задать различные варианты работы инструмента геообработки Пакетно.
Выберите, какие из параметров выбранного инструмента будут управлять работой в пакетном режиме – параметр пакетной обработки. Параметр пакетной обработки предназначен для приема нескольких наборов данных или нескольких значений в качестве входных. Пакетный инструмент запустится по одному разу для каждого набора данных или для каждого значения, которые будут заданы в качестве входных для параметра пакетной обработки.
В список для выбора параметров пакетной обработки включаются только входные параметры инструмента. По умолчанию выбран первый входной параметр.
Рассмотрим следующий пример инструмента с двумя входными параметрами: Входной набор данных и Расстояние. Если в качестве параметра пакетной обработки будет выбран Входной набор данных, то вы сможете указать несколько входных наборов данных, и пакетный инструмент сработает один раз для каждого набора данных, используя одно и то же расстояние для каждого входного набора данных. Если в качестве параметра пакетной обработки будет выбрано Расстояние, то вы сможете указать несколько расстояний, и пакетный инструмент сработает один раз для каждого расстояния, каждый раз используя один и тот же входной набор данных.
Некоторые входные параметры не поддерживаются в качестве параметров пакетной обработки, включая все Булевы (окошко метки) параметры, параметры Список полей, параметры таблицы значений и параметры, которые воспринимают несколько значений.
Можно выбрать, будет ли инструмент пакетной обработки временным или сохраненным. Если вы решите его сохранить, можно задать имя нового пакетного инструмента и набор инструментов, в котором он будет сохранен.
Пакетный инструмент – это новый инструмент-модель, создаваемый программными средствами, который для выполнения пакетной обработки использует итератор ModelBuilder .
Выберите, должен ли будет пакетный инструмент добавлять выходные наборы данных в открытую карту. Для запуска большого пакета с множеством итераций можно снять метку этой опции, чтобы не добавлять в карту большое количество слоев.
Нажмите Далее.

После выполнения описанных выше шагов пакетная версия инструмента геообработки откроется на панели Геообработка, где вы можете задать параметры инструмента и выполнить его.

Запуск инструмента в пакетном режиме

Параметры, отображаемые в пакетном режиме выполнения инструмента, будут соответствовать обычной версии этого инструмента. Важным отличием будет то, что у параметра, выбранного вами в качестве параметра пакетного режима, теперь будет префикс Batch в подписи, и для него можно будет задавать несколько значений. Каждое значение, которое вы вводите в этот параметр пакетной обработки, приведет к дополнительной итерации инструмента внутри пакетного режима.

Например, чтобы добавить поле с одинаковым именем в несколько наборов данных, выполните следующие шаги:

Щелкните правой кнопкой инструмент Добавить поле и выберите Пакетно.
Выберите Входная таблица в качестве параметра пакетной обработки и щелкните Далее.
Откроется инструмент Добавить поле пакетно.
Для параметра Входная таблица пакетной обработки выберите любой набор данных, в который должно быть добавлено новое поле.
Введите имя нового поля, тип и все прочие желаемые настройки параметра.
Запустите инструмент Добавить поле пакетно.

Расположенный слева инструмент Добавить поле поддерживает одну входную таблицу. И наоборот, инструмент Добавить поле пакетно справа поддерживает много входных таблиц. В каждой из шести выбранных входных таблиц будет добавлено поле StateName.

Динамическое наименование выходных данных

Большинство инструментов геообработки создают выходные наборы данных. При запуске инструмента в пакетном режиме особое внимание следует уделять именованию выходных наборов данных инструмента, чтобы для каждой итерации пакетного инструмента использовалось уникальное имя.

Присвоение имен выходным данным пакетных инструментов происходит динамически с использованием переменной %Name% в выходных параметрах. Переменная %Name% автоматически включается во все параметры выходных наборов данных. Она может добавляться вручную и в другие параметры, которые могут использоваться в динамическом именовании.

При каждой итерации переменная %Name% заменяется значением параметра пакетной обработки. Если значение в параметре пакетной обработки содержит пробелы или специальные символы, они будут заменены подчеркиваниями. Если значением является путь к набору данных, будет использовано только имя набора данных.

Если вы не будете использовать переменную %Name% в пути выходного набора данных, этот же самый путь будет использоваться для каждой итерации, и поэтому результатом каждой итерации будут выходные данные предыдущей итерации. Это не применимо к инструментам, обновляющим или изменяющим входной набор данных.

К примеру, если для выходных данных инструмента пакетной обработки задано %Name%_stats, а параметр Входная таблица пакетной обработки содержит таблицы, названные City, County и State, инструмент пакетной обработки создаст три выходных набора: City_stats, County_stats и State_stats.

Для динамического указания значения параметра могут оказаться полезными следующие дополнительные переменные: Они могут использоваться аналогично переменной %Name%:

%Workspace Name% — название рабочей области или папки данных параметра пакетной обработки.
%Path% — местоположение каталога с данными в параметре пакетной обработки, не содержащее имя файла и расширение.
%Extension% — расширение данных в параметре пакетной обработки.

Эти переменные задаются в инструменте-модели пакетной обработки с путем подстановки встроенной переменной.

Добавление к пакетной обработке дополнительных инструментов

Поскольку используемые вами инструменты пакетной обработки являются инструментами-моделями, в них можно добавить другие, дополнительные инструменты для создания цепочки действий по обработке данных. Для расширения вашей модели пакетной обработки необходимо выбрать опцию Сохранить инструмент пакетной обработки, и модель сохранится в каталоге, где вы сможете найти ее и редактировать.

К примеру, если вы откроете инструмент Добавить поле в пакетном режиме, вы можете расширить модель Добавить поле пакетно инструментом Вычислить поле, и эта модель сначала добавит в наборы данных поле, а потом вычислит значения в этом поле.

Более подробно о добавлении инструментов в модель

Отзыв по этому разделу?

Определение потоковой передачи данных – Amazon Web Services (AWS)

Потоковые данные – это данные, формируемые непрерывно тысячами источников, которые обычно отправляют записи данных одновременно и небольшими объемами (на уровне нескольких килобайтов). В состав потоковых данных входят различные виды данных, например файлы журналов, сформированных клиентами при использовании мобильных или интернет-приложений, покупки в интернет-магазинах, действия игроков в играх, информация из социальных сетей, финансовые торговые площадки и геопространственные сервисы, а также телеметрические данные, полученные от подключенных устройств или оборудования в ЦОД.

Эти данные должны быть обработаны последовательно и инкрементно либо по каждой из записей, либо с использованием скользящего временного окна, после чего их можно использовать в различных аналитических задачах, включая корреляцию, агрегацию, фильтрацию и шаблонизацию. Информация, полученная в результате подобного анализа, позволяет компаниям разобраться во многих аспектах своей деятельности, например в использовании сервисов (для задач учета/выставления счетов), активности серверов, навигации по веб-сайтам, геолокации устройств, людей или товаров, и в результате быстро реагировать на изменяющиеся условия. К примеру, компании могут отслеживать изменения общественного настроя в отношении своих торговых марок и продуктов за счет постоянного анализа потоков данных, получаемых из социальных медиа, и в случае необходимости обеспечивать своевременную реакцию.

Обработка потоковых данных является предпочтительной для большинства сценариев использования, подразумевающих непрерывное формирование новых динамических данных. Обработка потоковых данных применима в большинстве отраслевых сегментов и случаев использования, подразумевающих обработку больших данных. Обычно компании начинают с простых задач, например со сбора данных системных журналов, или с элементарных вычислений, например с обновления минимумов и максимумов. Затем эти задачи трансформируются в более сложную обработку, происходящую в режиме, близком к реальному времени. Изначально приложения могут обрабатывать потоки данных с целью формирования простых отчетов и выполнения простых ответных действий, например активации сигнализации, когда значения ключевых параметров выйдут за указанные границы. В итоге этим приложениям приходится выполнять более сложные формы анализа данных, например применять алгоритмы машинного обучения и достигать более глубокого понимания ситуации на основании данных. С течением времени в этот процесс также добавляются комплексные потоковые алгоритмы обработки событий, например временные окна для определения последних популярных кинофильмов, предоставляя возможность получать более сложную аналитическую информацию.

Перед началом работы с потоковой передачей данных стоит сравнить потоковую обработку с пакетной обработкой и выявить различия. Пакетная обработка может использоваться для выполнения вычислений, связанных с обязательными запросами в различных наборах данных. Обычно при расчете результатов подобной обработки используются все входящие в пакет данные, благодаря чему достигается глубокий анализ наборов больших данных. В качестве примера платформ, поддерживающих пакетные задания, можно привести системы, использующие MapReduce, например Amazon EMR. В то же время потоковая обработка требует подачи последовательностей данных и инкрементного обновления метрик, отчетов и итоговой статистики в ответ на каждую поступающую запись данных. Этот тип обработки лучше всего подходит для мониторинга в режиме реального времени и функций ответа.

Многие организации выстраивают гибридные модели за счет комбинации двух подходов и поддерживают операции как на уровне реального времени, так и на пакетном уровне. Сначала данные обрабатываются с помощью платформы потоковых данных, например Amazon Kinesis, с целью извлечения важной информации в режиме реального времени, а затем размещаются в хранилище, например Amazon S3, где преобразуются и загружаются для решения различных задач пакетной обработки.

Обработка потоковых данных требует использования двух уровней: уровня хранилища и уровня обработки. Уровень хранилища должен поддерживать очередность записей и строгую непротиворечивость для обеспечения быстрых, экономичных и воспроизводимых операций записи и чтения больших потоков данных. Уровень обработки отвечает за потребление данных, расположенных на уровне хранилища, выполнение вычислений с использованием этих данных и уведомление уровня хранилища о том, какие данные можно удалить за ненадобностью. Кроме того, необходимо предусмотреть масштабируемость, надежность данных и отказоустойчивость как на уровне хранилища, так и на уровне обработки. В результате появилось множество платформ, предоставляющих необходимую инфраструктуру для создания приложений обработки потоковых данных, включая Amazon Kinesis Streams, Amazon Kinesis Firehose, Apache Kafka, Apache Flume, Apache Spark Streaming и Apache Storm.

Amazon Web Services (AWS) предлагает различные варианты работы с потоковыми данными. Вы можете воспользоваться управляемыми сервисами потоковых данных, предлагаемых Amazon Kinesis, или выполнить развертывание в Amazon EC2 и использовать собственное решение для работы с потоковыми данными в облаке.

Amazon Kinesis – это платформа для работы с потоковыми данными в AWS. Она предлагает мощные сервисы, которые упрощают загрузку и анализ потоковых данных, а также позволяет создавать свои собственные настраиваемые приложения для решения специфических задач, возникающих при обработке потоковых данных. Платформа предлагает два сервиса: Amazon Kinesis Firehose и Amazon Kinesis Streams.

Кроме того, вы можете использовать другие платформы потоковых данных, например Apache Kafka, Apache Flume, Apache Spark Streaming и Apache Storm, в Amazon EC2 и Amazon EMR.

Сервис Amazon Kinesis Streams позволяет создавать настраиваемые приложения для обработки или анализа данных в режиме реального времени для решения узкоспециальных задач. Он может непрерывно захватывать и сохранять данные со скоростью нескольких терабайт в час из сотен тысяч источников. У вас есть возможность создавать приложения, потребляющие данные из Amazon Kinesis Streams, для работы панелей управления в режиме реального времени, выдачи оповещений, реализации динамического ценообразования, проведения рекламных кампаний и т. д. Amazon Kinesis Streams поддерживает платформы потоковой обработки, выбранные пользователем, включая Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm и Apache Spark Streaming. Подробнее о Amazon Kinesis Streams »

Amazon Kinesis Firehose – это самый простой способ загрузки потоковых данных в AWS. Этот инструмент позволяет захватывать и автоматически загружать потоковые данные в Amazon S3 и Amazon Redshift, а затем выполнять анализ с помощью имеющихся средств бизнес-аналитики и информационных панелей практически в режиме реального времени. Он позволяет быстро реализовать подход ELT и воспользоваться преимуществами от использования потоковых данных. Подробнее о сервисе Amazon Kinesis Firehose »

Пользователи могут установить платформы потоковых данных в Amazon EC2 и Amazon EMR по собственному усмотрению, а также создать собственные уровни хранилища и обработки. Создавая собственное решение для обработки потоковых данных в Amazon EC2 и Amazon EMR, можно избежать сложностей при выделении инфраструктуры и получить доступ к разнообразным вариантам хранения и обработки потоковых данных. В число вариантов уровня хранилища потоковых данных входят Apache Kafka и Apache Flume. В число вариантов уровня обработки потоковых данных входят Apache Spark Streaming и Apache Storm.

перевод на английский, синонимы, антонимы, примеры предложений, значение, словосочетания

Другие результаты
А интернет — база данных с миллионами снимков, так?	Well, the internet is basically a database with millions of images, right?
ФБР отправило Кингу пакет с аудиозаписью и запиской, черновик которой спустя много лет был найден в архивах ФБР.	The FBI sent a package of these recordings along with a handwritten note to Dr.King, and a draft of this note was found in FBI archives years later.
Наше будущее сосуществование с ИИ должно быть тщательно продумано и основано на достоверных данных.	How we humans will coexist with AI is something we have to think about carefully, based on solid evidence.
Он обнаружил, что 665 учителей в базе данных Нью-Йорка имели две оценки.	He found 665 teachers from that New York Post data that actually had two scores.
Во-первых — проверка целостности данных.	First, data integrity check.
Мы должны осознавать скрытые предубеждения такого рода, если мы хотим преодолеть их и построить общество, в котором отношение к людям справедливо и базируется на их поведении, а не на внешних данных.	We need to understand these kinds of implicit biases if we are to overcome them and aim for a society in which we treat people fairly, based on their behavior and not on the happenstance of their looks.
Но вины больших данных тут нет.	But it’s not big data’s fault.
Так что она работала не одна, также и системам больших данных нужна помощь.	So the oracle didn’t stand alone, and neither should our big data systems.
Поясню: я говорю не о том, что наши системы больших данных надышались этилена, или что они делают неправильные прогнозы.	Now to be clear, I’m not saying that big data systems are huffing ethylene gas, or that they’re even giving invalid predictions.
Я говорю о том, что, как провидица нуждалась в жрецах, так в них нуждаются и наши системы больших данных.	But what I am saying is that in the same way that the oracle needed her temple guides, our big data systems need them, too.
Плотные данные погружают вопросы бизнеса в проблемы человека, поэтому совмещение больших и плотных данных создаёт более полную картину.	Thick data grounds our business questions in human questions, and that’s why integrating big and thick data forms a more complete picture.
Тогда как большие данные способны объяснять процессы на самом высоком уровне машинного интеллекта, плотные данные могут помочь сохранить контекст, теряющийся при использовании только больших данных, и достичь высот человеческого интеллекта.	Big data is able to offer insights at scale and leverage the best of machine intelligence, whereas thick data can help us rescue the context loss that comes from making big data usable, and leverage the best of human intelligence.
При объединении обоих видов данных происходит удивительное, потому что вы не просто работаете с уже собранными данными.	And when you actually integrate the two, that’s when things get really fun, because then you’re no longer just working with data you’ve already collected.
И он выяснил нечто, чего не было видно изначально в количественных данных.	And what he discovered was something that they hadn’t seen initially in the quantitative data.
Поэтому они пошли к своим обработчикам данных, где смогли свести этот вывод из плотных данных со своими количественными данными.	So they went to their data science team, and they were able to scale this big data insight in with their quantitative data.
Для некоторых привлечение плотных данных в алгоритм — это дело жизни и смерти, особенно для тех, чьё положение шатко.	For some, integrating thick data insights into the algorithm could mean life or death, especially for the marginalized.
Давайте сведём жрецов храма с провидицей, и если провести эту работу в коммерческих или некоммерческих организациях, или в правительстве, или даже в программном обеспечении, всё это будет иметь смысл, потому что это будет значить, что мы действуем сообща ради бо́льших данных, лучших алгоритмов, лучших результатов и лучших решений.	Let’s bring our temple guides with the oracles, and whether this work happens in companies or nonprofits or government or even in the software, all of it matters, because that means we’re collectively committed to making better data, better algorithms, better outputs and better decisions.
Нет данных наблюдений, что облака существенно тормозят глобальное потепление.	And what we have not found, despite years of looking, is any indication of the opposite.
С помощью дешёвого телефона мы создаём одну из самых больших звуковых баз данных с 20–25 видами комаров-переносчиков опасных для человека патогенов.	Using a flip phone, we mapped one of the largest acoustic databases with 25 to 20 species of mosquitoes that carry human pathogens.
На основе эконометрических данных правительства мы создали модель города, где воплотили многие вероятные сценарии будущего.	Based on the government’s econometric data, we created this large city model, and visualized many possible futures on it.
В одном из проектов мы исследовали медицинскую геномику, технологию сбора и использования генетических данных людей для создания личной медицины.	For one particular project, we investigated medical genomics: the technology of gathering and using people’s genetic data to create personalized medicine.
В скане его генетических данных государственная машина обнаружила риск хронического заболевания.	The state’s algorithm had scanned his genetic data and found the risk of a chronic health condition lurking in his DNA.
На основе прогнозирования климатических данных мы исследуем будущее, в котором Запад перешёл от изобилия к скудности.	Based on climate data projections, we are exploring a future where the Western world has moved from abundance to scarcity.
Во-первых, собран огромный объём данных.	One reason is, there is a massive amount of data.
Так что у нас есть множество данных для изучения.	So there’s a massive amount of data to learn from.
И с помощью этого телескопа, этих данных, мы составили полную картину южной части неба, GaLactic and Extragalactic All-sky MWA Survey, или, как я называю, GLEAM.	And with this telescope, with this data, we’ve performed a survey of the entire southern sky, the GaLactic and Extragalactic All-sky MWA Survey, or GLEAM, as I call it.
Я управляю компанией по созданию визуализации данных.	I run a data visualization design company.
Она пришла к нам с больши́м количеством данных, но по сути она хотела рассказать одну из самых человечных историй.	She came to us with a lot of data, but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.
Миссия на Международной космической станции возвращается с терабайтами данных обо всём, что только можно представить: об орбитах Земли, о скорости и положении МКС и других данных, постоянно поступающих c датчиков МКС.	A mission to the International Space Station comes with terabytes of data about anything you can possibly imagine — the orbits around Earth, the speed and position of the ISS and all of the other thousands of live streams from its sensors.
Мы не знали друг друга, но тем не менее решились вместе провести довольно смелый эксперимент, заключавшийся в использовании для общения только данных и никакого другого языка.	We didn’t know each other, but we decided to run a very radical experiment, starting a communication using only data, no other language.
Мы также решили не использовать технологии для распространения этих данных.	We opted for using no technology whatsoever to share our data.
С помощью персональных данных мы еженедельно делились событиями — от своих чувств до взаимодействия с партнёрами, от полученных комплиментов, до звуков окружающего пространства.	Personal data around weekly shared mundane topics, from our feelings to the interactions with our partners, from the compliments we received to the sounds of our surroundings.
Мы упустили, вглядываясь в эти истории через шаблоны и алгоритмы, то, что я называю гуманизм данных.	What we missed looking at these stories only through models and algorithms is what I call data humanism.
Я считаю, что нечто подобное должно произойти со вселенной данных.	I believe something similar needs to happen with the universe of data.
Опыт, которым я поделилась сегодня с вами, учит, что для создания достоверной базы данных, представляющей природу человека и не вводящей нас в заблуждение, нам необходимо создавать способы для включения эмпатии, несовершенства и человеческих качеств в процесс сбора, анализа и представления различных данных.	The experiences that I shared with you today taught me that to make data faithfully representative of our human nature and to make sure they will not mislead us anymore, we need to start designing ways to include empathy, imperfection and human qualities in how we collect, process, analyze and display them.
Группа учёных сопоставила базу данных, взятую из книг, журналов и статей, которые читают американцы, окончившие колледж.	A group of researchers have put together a database that contains the books, magazines and articles that an average college-educated American would read over their lifetime.
В Хантсвилле, Алабама, Университет Оуквуд, традиционно заведение для афроамериканцев, показал, как мы можем улучшить здоровье взрослых, включив предмет оценка здоровья в общеобразовательную программу, снабдив студентов всем необходимым для ведения здорового образа жизни, а также ежегодным медицинским табелем для мониторинга данных.	In Huntsville, Alabama, Oakwood University, a historically black institution, is showing how we can improve the health of black adults by including a health evaluation as a part of freshman orientation and giving those students the tools they need to make healthy choices and providing them annually a health transcript so they can monitor their progress.
Координируя свою работу по точным атомным часам, команды учёных на каждом телескопе замораживают свет, собирая тысячи терабайт данных.	Linked through the precise timing of atomic clocks, teams of researchers at each of the sights freeze light by collecting thousands of terabytes of data.
Это невероятно малое количество данных для создания целостной картины.	This is an incredibly small number of measurements to make a picture from.
Используя эти алгоритмы, мы смогли собрать воедино фотографии из этих скудных зашумлённых данных.	Using these algorithms, we’re able to piece together pictures from this sparse, noisy data.
Вот образец реконструкции, сделанный с использованием смоделированных данных, где наши телескопы как будто направлены на чёрную дыру в центре нашей Галактики.	So here I show a sample reconstruction done using simulated data, when we pretend to point our telescopes to the black hole in the center of our galaxy.
По ключевым словам мы осуществляем поиск в базе данных, и в результате этого поиска мы находим около миллиона статей о беременности, а вот о грудном молоке и вскармливании статей намного меньше.	We can use keywords to search that database, and when we do that, we discover nearly a million articles about pregnancy, but far fewer about breast milk and lactation.
Уже сейчас в США проводятся акции, призывающие избавиться от некоторых правительственных данных.	There are actually moves in the US right now to get rid of some government statistics altogether.
Как принимать законы о здравоохранении, без достоверных данных о здоровье или нищете?	How can we legislate on health care if we don’t have good data on health or poverty?
Каждый день мы принимали решения, которые влияли на точность наших данных, например, в какие регионы страны нужно ехать, с кем общаться, какие вопросы задавать.	Every single day, we were making decisions that affected the accuracy of our numbers — decisions like which parts of the country we should go to, who we should speak to, which questions we should ask.
Я стала журналистом данных.	So I became a data journalist.
Серьёзно, я основывалась на научных данных для составления этого графика.	No, seriously, I used actual data from an academic study to draw this.
Большое количество визуальных данных повышает убедительность, и это работает: эти графики блокируют наше критическое мышление.	See, a lot of data visualizations will overstate certainty, and it works — these charts can numb our brains to criticism.
Хорошо, и второй вопрос, который вы должны задать, определяя неверные цифры: вижу ли я себя в этих данных?	OK, so the second question that you guys should be asking yourselves to spot bad numbers is: Can I see myself in the data?
Суть в том, что нет необходимости каждый набор данных соотносить лично с собой.	The point of this isn’t necessarily that every single data set has to relate specifically to you.
Это на самом деле очень важно: если исходить из тех данных, вполне возможно, что никто из тех, кто назвал джихад насильственной священной войной, не сказал, что поддерживает его.	This is the really important point: based on those numbers, it’s totally possible that no one in the survey who defined it as violent holy war also said they support it.
Мы превратились в сообщество, занимающееся сбором данных.	We were becoming a community that was collecting data.
В рамках этого процесса сообщество росло, а объём данных увеличивался.	And through that process, the community grew and the data grew.
С нашими приказами, идущими от самого президента, мы стали применять чистейший научный метод: сбора данных, все данные, к которым мы имели доступ, выработка гипотез, создание решений, одно за другим.	So with our marching orders from the President himself, we embarked on the purest of the scientific method: collecting data — all the data we could get our hands on — making hypotheses, creating solutions, one after the other.
Мир настолько сложен, повсюду столько данных, всё настолько быстро меняется, что той штуке, которая развилась в саваннах Африки десятки тысяч лет назад, чтобы выживать в определённых условиях и справляться с определённым объёмом информации и данных, просто не под силу справиться с реалиями XXI века.	The world is so complicated, there is so much data, things are changing so fast, that this thing that evolved on the African savanna tens of thousands of years ago — to cope with a particular environment, a particular volume of information and data — it just can’t handle the realities of the 21st century.
Возможно, единственная сила, способная с этим справиться, — это алгоритмы по обработке больших данных.	And the only thing that may be able to handle it is big-data algorithms.
Возможно ли на самом деле взять систему из миллионов устройств, прочитать их потоки данных, предугадать их ошибки и заранее исправить?	Is it really possible for us to take a system of millions upon millions of devices, to read in their data streams, to predict their failures and act in advance?
Мы построили бизнес-модель на достоверных данных, привлекая лучшие умы по этому вопросу.	We built a business model based on consistent, high-quality information, and convening the top minds on the issue.
Вся ваша финансовая информация хранится в электронных базах данных, но ваш эмитент не может просто так опубликовать историю ваших покупок.	All of your financial information is held in digital databases, but your credit card company can’t just post your purchase history online.
Вы вводите почтовый индекс, и затем вам задают вопросы на основе данных переписи вашей местности.	You put in a post code and then it will ask you questions based on census data for your local area.

Обработка пакетная — Энциклопедия по машиностроению XXL

Основное функциональное назначение Подготовка и обработка пакетных заданий Автоматизация программирования и отладка Телеобработка данных в информационных системах Подготовка и обработка пакетных заданий Подготовка и обработка пакетных заданий Автоматизация программирования и обработки данных [c.113]

Передовые способы притирки или доводки плоских поверхностей. Притирка или доводка узких плоскостей вручную без приспособлений приводит к перекосам и завалам. Для облегчения выполнения притирки или доводки и повышения качества работы применяют следующие способы обработки пакетный в приспособлениях, с помощью призм и кубиков. [c.269]

Обозначения кодовые 27 Обработка пакетная 92 Образ документов поисковым 37 [c.217]

Как правило, задачи из входного потока данных, прочитанного одним из ВУ, не сразу попадают в ОП ЭВМ, а размещаются ita устройствах внешней памяти. В режимах пакетной обработки задачи выстраиваются в очередь (входную очередь), место задачи в очереди определяется ее приоритетом. Перепое задачи из очереди в ОП ЭВМ происходит автоматически. [c.91]

Универсальная операционная система ОС ЕС (издания 4.1, 6.1) предназначена для работы на всех моделях ЕС ЭВМ, обеспечивает мультипрограммный пакетный режим обработки задач. Именно в ее среде за последнее время разработано большинство программно-методических комплексов САПР. [c.102]

Средства общения с операционной системой. Основным средством общения пользователя с ОС ЕС является язык управления заданиями (ЯУЗ). Будучи ориентированной на пакетную обработку задач в режиме мультипрограммирования, ОС ЕС предоставляет пользователю возможность сообщить характеристики своего задания или каким-нибудь образом повлиять на прохождение задания через ЭВМ только через входной поток. Во входном потоке пользователь оформляет задание в виде совокупности текстов программ, исходных данных и операторов языка управления заданиями. С помощью операторов ЯУЗ пользователь сообщает ОС ЕС о необходимости предоставления его заданию конкретных вычислительных ресурсов — ОП, процессора, определенных обрабатывающих программ, ВУ, наборов данных. [c.124]

Диалоговый режим общения с СМ ЭВМ был выбран в качестве основного еше на первом этапе развития этой серии машин, поскольку дешевый процессор и минимальный комплект периферийных устройств экономически целесообразно было эксплуатировать даже в режиме индивидуального пользования, при котором выполнение задачи в режиме диалога гораздо удобнее пакетной обработки. [c.127]

Пакетный режим обработки информации предпочтительнее для задач с большим временем счета и задач, не требующих вмешательства в процесс решения пользователя. [c.70]

Локальные вычислительные сети САПР должны обеспечивать использование режимов пакетной и диалоговой обработки, разделения времени, виртуальной памяти экономичную обработку информации по принципу наиболее важные процессы САПР выполняются техническими средствами с развитым программным обеспечением и высокой производительностью, наименее ответственные — на дешевых мини- и микро-ЭВМ высокую надежность и достоверность функционирования, высокую производительность применение разнообразного проблемно-ориентированного ПО, централизованных и локальных БД с необходимым объемом памяти работу с автоматизированными рабочими [c.78]

Эффективность операционной системы. Эффективность функционирования вычислительных средств ТО САПР существенно зависит от эффективности работы операционной системы.

В вычислительных системах с наличием средств генерации ОС у пользователей имеется возможность выбора конкретного варианта структуры ОС с учетом имеющейся конфигурации технических средств, классов решаемых задач и требуемых режимов использования ВС (пакетная обработка, режим телеобработки и т.д.). [c.344]

Режимы обработки данных прикладной программой Пакетный Диалоговый н пакетный Диалоговый Пакетный Пакетный Пакетный и диалоговый [c.113]

Для эффективного решения всей совокупности задач автоматизированного проектирования ЭМУ находят применение режимы пакетной обработки и разделения времени. [c.40]

Использование ЭВМ в режиме пакетной обработки информации предполагает организацию очереди (пакета) заданий пользователей, в соот- [c.40]

Программный способ предполагает разработку программы формирования ГИ на основе чертежа ПР (обобщенного чертежа ПР для параметрически заданного ГИ). Программы формирования моделей ГИ являются частью прикладного программного обеспечения и обеспечивают обработку прикладной модели ГИ. Составление программы для получения модели постоянного ГИ приемлемо в учебных целях, но для практического применения слишком дорого и сложно. Основное достоинство программного способа — простота получения КД конструктором, когда достаточно, например, заполнить бланк-заказ с параметрами на конкретную деталь при пакетном режиме работы или сформировать параметры на основе диалога конструктора с ЭВМ (см. 4.3). Недостаток — необходимость разрабатывать новые программы для новых видов обобщенного чертежа ПР. [c.71]

Цифровая вычислительная техника непрерывно развивается, расширяются и одновременно упрощаются способы общения с вычислительной машиной. Совершенствуются организации вычислительных систем, внедряются формы обработки информации, позволяющие параллельно проводить решения различных задач. Внедряются режимы пакетной обработки, при которых ЦВМ в автоматическом режиме выполняет заранее введенные в ее память программы пакета практикуется работа в диалоговых режимах общения с машиной [c. 9]

При этом возможны различные варианты реализации системы в целом. Это может быть реализация системы в виде набора готовых к выполнению (формат загрузки) программ, реализующих те или иные функции как обработки, так и базы данных, и отображения результатов. Последовательность выполнения обработки определяется ири этом оператором и набором заданий на языке управления задания конкретной системы базового математического обеспечения ЭВМ. Такая организация программой системы позволяет осуществлять обработку по различным алгоритмам в пакетном режиме [5]. [c.43]

Пассивные языки позволяют описать совокупности графических операций и реализовать их после компиляции в режиме пакетной обработки. [c.127]

В зависимости от конфигурации ЭВМ, а также от состава программ, ОС может обеспечить работу ЭВМ в режимах пакетной обработки, мультипрограммном, разделения времени, мультипроцессорном. При пакетной обработке задач в каждый момент времени все ресурсы ЭВМ подчинены только одной программе пользователя. При мультипрограммной работе в ЦП ЭВМ находятся несколько программ, обычно до 15—24, и ресурсы машины делятся между ними. Если какая-либо программа приостанавливается в работе, например по обмену с ВЗУ, то в работу на это время вступает другая программа. [c.207]

Штабелирование пиломатериалов в железнодорожной пакетной укладке применяется при большом расходе и в случае, когда они уложены в сушильно-транспортные пакеты, раздельно по породам, размерно-качественным группам и по степени обработки одного размера по толщине и ширине. [c.492]

Автоматизированные станки могут обычно работать в трёх режимах — автоматическом, полуавтоматическом и наладочном, что осуществляется с помощью пакетного или универсального переключателя на пульте станка. При автоматическом режиме после пуска электродвигателя и нажима пусковой кнопки станок работает непрерывно, если своевременно устанавливаются заготовки, что даёт команду на начало нового цикла. При полуавтоматическом режиме после установки заготовки необходимо нажать кнопку предварительного пуска, который осуществляется автоматически по окончании обработки и возвращении всех органов в исходное положение. [c.655]

С точки зрения практического использования это означает, что все интерфейсы сетевых устройств разделяются на две группы. Первая группа интерфейсов, которая связана с открытыми сетевыми сегментами, не имеет ни физических, ни логических адресов. Поэтому сами эти интерфейсы не могут являться ни источником, ни приемником пакетов, однако они могут использоваться для обработки пакетного трафика с помощью специальных программно-аппаратных средств контроля и управления. Вторая группа интерфейсов имеет ортогональную систему адресации, т.е. эти интерфейсы связаны с каналами, которые физически отделены от открытого сетевого сегмента или Интернет. Описанный выше подход к построению систем информационной безопасности защищен патентом № 2000133391 от 29.12.2000г. и на его основе создан и сертифицирован Гостехкомиссией межсетевой экран ССПТ. [c.47]

В пакетные файлы можно включать комментарии для пояснения содержания и других замечаний. Любая строка, начинающаяся с точки с запятой ( ), воспринимается как ко. мментарий и игнорируется Автокадом при обработке пакетного файла. [c.194]

Заготовительные операции вырезка фланцев, фасонных заготовок и других деталей точная вырезка машиностроительных деталей (без последующей механической обработки) пакетная резка Резка труб с одновременной подготовкой кромок. Вырезка люков н отверстий иа вертикально расположенных листах (в судостроении). Механизированная резка С1али толщиной до 1000 мм. Резка слитков в процессе непрерывной разливки стали Та же область применения, что и для обычной кислородной резки (турбостроение, металлургия, химическое машиностроение и т. д.) [c.13]

В зависимости от уровня развития операционной системы (рис. 7) м,оишо выделить несколько режимов организации потока заданий, преследующих основную цель — обеспечение эффективной загрузли оборудования пакетная обработка, пакетная обработка с мультицрограммированием, разделение времени. [c.36]

В зависимости от того, в каком порядке ири мультипрограммном режиме выполняются программы иользо-вателей САПР, различают режимы пакетной обработки задач и коллективного доступа. [c.14]

Операционные системы общего назначения, обеспечивающие пакетную обработку задач в режиме мультипрограммирования. Их применяют в ВС срсднен и бол )Ш011 и )оизводитсльиости, в 0Г1 ЭВМ одновременно находится несколько системных и пользовательских задач, н когда одна из них обрабатывается ЦП, то для остальных осуществляются необходимые обмены информацией с ВУ, [c.87]

Эффективность использования ВС при этом во многом зависит от состава пакета задач, подлежащих выполнению, так как могут возникать ситуацип, когда все задачи находятся в состоянии ожидания и ЦП простаивает (в условиях потока отладочных задач, каждая из которых характеризуется многократными обменами и незначительным временем, затрачиваемым собственно па счет). Эффектив[юсть работы пользователя прп этом невысокая, так как в условиях пакетной обработки задач он не имеет возможности вмешиваться в процесс выполнения своей программы. [c.87]

Во многих пользовательских системах режим разделения времени сочетается с пакетной обработкой задач в режиме мультипрограммирования. В этом случае ОП ЭВМ разделяется на зону для пакетной обработки и на зону (или несколыю зон в зависимости от емкости ОП) для выполнения задач в режиме разделения времени. Такое сочетание позволяет загружать процессор даже в ситуациях, когда все пользователи режима разделения времени остановят выполнение своих задач. [c.88]

Перечисленные в данной главе функции и составные части некоторых операционных систем в различных комбинациях и, возможно, несколько видоизмененные присутствуют в многочисленных реальных ОС. Обилие и многообразие реальных ОС в первую очередь объясняется существованием многочисленных ЭВМ различной архитектуры. Для каждой серии ЭВМ, как правило, существует несколько разновидностей операционных систем — общего назначения, реального времени, разделения времени, пакетной обработки задач и др. С течением времени каждая группа ОС пополняется новыми версиями и исполнениями. Очень заманчивой является идея создания единой ОС, под управлением которой могли бы функционировать ЭВМ различной архитектуры. Одним из вариантов такой мобильной ОС является UNIX, однако еще существуют определенные проблемы ее переноса па различные отечественные ЭВМ. [c.100]

Система позволяет пользователю выполнять на ЭВМ до двух задач одновременно, организовать доступ к ОП объемом до 124К слов, организовать пакетную обработку задач, создавать загрузочные модули оверлейной структуры, организовать обмен данными между перифе- [c.147]

Использование режима диалога с ЭВМ для проектирования станочных операций обработки. Проектирование технологических процессов механической обработки связано с большим количеством трудноформализуемых логических действий. Особенно большие трудности возникают при проектировании станочных операций обработки деталей на многошпиндельном и многопозиционном оборудовании. Например, анализ инструментальной наладки токарно-револьверного автомата (рис. 3.10, а) показывает, что время обработки наружных поверхностей деталей больше, чем время обработки их внутренних поверхностей. Поиск оптимального варианта приводит к решению совместить переходы обработки поверхностей проходным и канавочиым резцами в один сложный инструментальный переход, выполняемый фасонным резцом (рис. 3.10,6). Принять такое решение технологу-проектировщику, работающему с ЭВМ в пакетном режи- [c.116]

Режим пакетной обработки (автоматический) предусматривает автоматическое решение задачи по составленной программе без вмешательства проектировш,ика в ход решения. Оператор, пользуясь терминалом, вводит необходимые данные. Этот режим применяют в те.х случаях, когда удается заранее предусмотреть все возможные ситуации при решении и формализовать выбор продолжений решений в точках ветвления алгоритма, а также когда требуется большое время счета между точками ветвления. [c.112]

Из важных прикладных особенностей СУБД СЕТОР следует отметить малый объем занимаемой ОП и возможность работы в режиме мультидоступа к единой интегрированной БД. Доступ к данным осуществляется через прнкладггые программы, написанные па одном из стандартных языков программирования (ПЛ/1, РПГ, КОБОЛ, ФОРТРАН, ассемблера), расширенном языком манипулирования данных. Выполнение запроса к БД требует вызова одной из прикладных программ, причем вызов возможен как через общий входной поток операционной системы (вариант пакетной обработки), так и с использованием телемонитора (расширение СУБД СЕТОР средствами телеобработки). [c.87]

Важная особенность СУБД СЕТОР — возможность работать в многозадачном режиме. Этот режим возможен как нрн пакетной обработке, так и при использовании средств теледоступа и означает, что с одними и теми же данными возможна работа нескольких программ. Возникающая при этом проблема синхронизации решается в СУБД СЕТОР следующим образом на время обновления записи данной программой блокируется доступ из любой другой проблемной программы. По окончании обновления блокировка снимается. [c.89]

Системные программы выполняют ряд функций, среди которых копирование наборов данных с одного носителя на другой, объединение, переименование и удаление наборов данных, распечатка каталогов внешних запоминающих устройств, редактирование текстов, компоновка объектных модулей и библиотек в выполняемые программы, отладка в интерактивном режиме программ, написанных на Макроассемблере и ФОРТРАНЕ, управление пакетной обработкой программ в фоновом режиме и т. д. [c.48]

Для реализации диалоговых режимов и режимов разделения времени на ЭВМ типа ЕС необходима организация абонентских пунктов или дисплейных классов. Представленные в пособии иа языке ФОРТРАН программы рассчитаны, как правило, на счет в режиме пакетной обработки информации. Однако во всех методических указаниях описаны алгоритмы, и обычно указано, каким образом можно видоизменить программу, если счет по ней можно обеспечить в диалоговом режиме. В ряде случаев задачи сформули рованы таким образом, что ЭВМ поручается лишь часть вычисли тельной работы, необходимой для полного решения задачи (см. например, задание № 2 в разделе курсового проектирования) Это также один из методических приемов, направленных на то, что бы студенты четко представляли себе всю методику решения задачи [c.156]

По объему выполняемых функций наиболее оснашенным должен быть ВЦ ЕЭС СССР. Здесь целесообразно использовать ЭВМ моделей ряда 1 (Р-50, Р-60), а в последующем ЭВМ ряда 2 (Р-35, 45, 65) с расширенными функциями, способные решать сложные многоплановые задачи. Электронные машины всех ступеней управления в энергетике должны работать в реальном масштабе времени, решение задач должно производиться в режимах пакетной обработки программ. Для высших ступеней целесообразна организация работ в режиме разделения времени. [c.277]

АИСС создаются для работы в пакетном и диалоговом режимах. Выбор режима работы АИСС определяется целями и характером решаемых задач. При необходимости обеспечения оперативной информацией большого числа пользователей, территориально удаленных от места ее сбора, хранения и обработки, в большинстве случаев оказывается целесообразным создание АИСС для использования в диалоговом режиме работы. В случаях, когда информация о надежности оборудования СЭ представляется периодически по установленным формам, без частого изменения содержания и методов анализа информации, целесообразно создание АИСС для работы в пакетном режиме работы. [c.377]

Пакетная обработка – Финансовая энциклопедия

Что такое Пакетная обработка?

Пакетная обработка – это обработка транзакций в группе или пакете. Во время пакетной обработки взаимодействие с пользователем не требуется. Это отличает пакетную обработку от обработки транзакций, которая включает обработку транзакций по одной за раз и требует взаимодействия с пользователем.

Хотя пакетная обработка может выполняться в любое время, она особенно подходит для обработки в конце цикла, например, для обработки отчетов банка в конце дня или создания ежемесячных или двухнедельных расчетов заработной платы .

Ключевые моменты

Пакетная обработка – это метод автоматизации и обработки нескольких транзакций как одной группы.
Пакетная обработка помогает в решении таких задач, как расчет заработной платы, сверка на конец месяца или расчеты по сделкам в одночасье.
Системы пакетной обработки со временем могут сэкономить деньги и рабочую силу, но их разработка и внедрение могут быть дорогостоящими.

Понимание пакетной обработки

Для крупных предприятий пакетная обработка данных стала нормальным способом компиляции, организации и генерации отчетов примерно в середине 20 века с появлением мэйнфреймов. Ранний механизм обработки пакета включал загрузку в компьютер стопки перфокарт, содержащих команды или указания, которым компьютер должен следовать.

Герману Холлериту (1860-1929) приписывают разработку перфокарты около 1890 года, когда он работал статистиком в Бюро переписи населения США. Именно эта перфокарта стала посевным материалом для массовой обработки партий продукции примерно 50 лет спустя.

Задания по пакетной обработке запускаются по расписанию (например, ночью) или по мере необходимости. Например, счета за коммунальные услуги и другие услуги, полученные потребителями, обычно генерируются пакетной обработкой каждый месяц. Пакетная обработка выгодна, поскольку это экономичное средство одновременной обработки больших объемов данных. Одно предостережение заключается в том, что входные данные для обработки должны быть правильными, иначе результаты всего пакета будут ошибочными, что потребует времени и денег.

Краткая история пакетной обработки

Определяющей характеристикой пакетной обработки является отсутствие вмешательства человека с небольшим количеством ручных процессов для ее запуска. Это часть того, что делает его таким эффективным в наше время, но так было не всегда.

Пакетная обработка началась с перфокарт, которые были сведены в инструкции для компьютеров. Целые колоды или партии карт обрабатывались бы одновременно. Эта система, созданная Германом Холлеритом, восходит к 1890 году. Холлерит разработал ее для обработки данных переписи населения США. Перфорированная вручную карта загружалась и подготавливалась с помощью электромеханического устройства. Позже Холлерит основал компанию, которая впоследствии стала IBM .

Пакетная обработка сегодня

В отличие от предыдущих итераций, функции современной пакетной обработки полностью автоматизированы с учетом определенных условий времени. Некоторые задачи выполняются немедленно, а другие – в режиме реального времени. Последние регулярно проверяются. Если возникают какие-либо проблемы с процессом, система уведомляет соответствующий персонал с помощью предупреждений управления на основе исключений. Это экономит время менеджеров для выполнения их повседневных обязанностей и выполнения других неотложных задач без необходимости контролировать систему пакетной обработки.

Программное обеспечение выявляет исключения с помощью системы мониторов и зависимостей, которые вызывают запуск пакетной обработки. Исключения могут включать онлайн-заказы клиентов или запросы системы на новые расходные материалы.

Преимущества пакетной обработки

Быстрее и дешевле

При использовании пакетной обработки сокращаются такие эксплуатационные расходы , как рабочая сила и оборудование. Это потому, что это устраняет необходимость в людях-клерках и физическом оборудовании, таком как компьютеры. А поскольку пакетная обработка данных разработана так, чтобы быть быстрой и эффективной, а также исключить человеческий фактор, ключевой персонал может сосредоточить свои усилия на своих повседневных обязанностях.

Автономные функции

В отличие от других, системы пакетной обработки работают где угодно и когда угодно. Это означает, что они продолжают работать в нерабочее время. Они также могут работать в фоновом режиме в автономном режиме, поэтому даже в периоды простоя вы можете быть уверены, что они будут работать, не нарушая повседневной работы организации.

Подход без рук

Как упоминалось выше, наличие системы пакетной обработки дает менеджерам и другому ключевому персоналу время для выполнения своей работы, не тратя время на надзор за пакетами. Оповещения отправляются в случае возникновения каких-либо проблем. Это позволяет руководителю не вмешиваться в пакетную обработку.

Недостатки пакетной обработки

Владельцы бизнеса могут захотеть рассмотреть несколько ошибок пакетной обработки, прежде чем внедрять такую систему.

Развертывание и обучение

Как и во многих других технологиях, для управления системами пакетной обработки требуется определенная степень обучения. Менеджерам необходимо будет узнать, что запускает пакет, как планировать их и, среди прочего, что означают уведомления об исключениях.

Отладка

Кто-то в компании или организации должен быть знаком с системой. Это потому, что они часто очень сложные. Без знающего человека в команде вам, возможно, придется нанять кого-нибудь, чтобы помочь вам.

Стоимость

Инфраструктура пакетной обработки может быть дорогостоящим капиталовложением. Для некоторых предприятий затраты могут показаться непосильными.

#П

Страница не найдена

Образование
- Общий
  - Словарь
  - Экономика
  - Корпоративные финансы
  - Рот ИРА
  - Акции
  - Паевые инвестиционные фонды
  - ETFs
  - 401 (к)
- Инвестирование / Торговля
  - Основы инвестирования
  - Фундаментальный анализ
  - Управление портфелем
  - Основы трейдинга
  - Технический анализ
  - Управление рисками
Рынки
- Новости
  - Новости компании
  - Новости рынков
  - Торговые новости
  - Политические новости
  - Тенденции
- Популярные акции
  - Яблоко (AAPL)
  - Тесла (TSLA)
  - Amazon (AMZN)
  - AMD (AMD)
  - Facebook (FB)
  - Netflix (NFLX)
Симулятор
- Симулятор
  - Завести аккаунт
  - Присоединяйтесь к игре
- Мой симулятор
  - Моя игра
  - Создать игру
Твои деньги
- Личные финансы
  - Управление капиталом
  - Бюджетирование / экономия
  - Банковское дело
  - Кредитные карты
  - Домовладение
  - Пенсионное планирование
  - Налоги
  - Страхование
- Обзоры и рейтинги
  - Лучшие онлайн-брокеры
  - Лучшие сберегательные счета
  - Лучшие домашние гарантии
  - Лучшие кредитные карты
  - Лучшие личные займы
  - Лучшие студенческие ссуды
  - Лучшее страхование жизни
  - Лучшее автострахование
Советники
- Ваша практика
  - Управление практикой
  - Продолжая образование
  - Карьера финансового консультанта
  - Инвестопедия 100
- Управление капиталом
  - Портфолио Строительство
  - Финансовое планирование
Академия
- Популярные курсы
  - Инвестирование для начинающих
  - Станьте дневным трейдером
  - Торговля для начинающих
  - Технический анализ
- Курсы по темам
  - Все курсы
  - Курсы трейдинга
  - Курсы инвестирования
  - Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска. дома

О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности Калифорнии

#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
letter-m»> M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z

Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.

Страница не найдена

Образование
- Общий
  - Словарь
  - Экономика
  - Корпоративные финансы
  - Рот ИРА
  - Акции
  - Паевые инвестиционные фонды
  - ETFs
  - 401 (к)
- Инвестирование / Торговля
  - Основы инвестирования
  - Фундаментальный анализ
  - Управление портфелем
  - Основы трейдинга
  - Технический анализ
  - Управление рисками
Рынки
- Новости
  - Новости компании
  - Новости рынков
  - Торговые новости
  - Политические новости
  - Тенденции
- Популярные акции
  - Яблоко (AAPL)
  - Тесла (TSLA)
  - Amazon (AMZN)
  - AMD (AMD)
  - Facebook (FB)
  - Netflix (NFLX)
Симулятор
- Симулятор
  - Завести аккаунт
  - Присоединяйтесь к игре
- Мой симулятор
  - Моя игра
  - Создать игру
Твои деньги
- Личные финансы
  - Управление капиталом
  - Бюджетирование / экономия
  - Банковское дело
  - Кредитные карты
  - Домовладение
  - Пенсионное планирование
  - Налоги
  - Страхование
- Обзоры и рейтинги
  - Лучшие онлайн-брокеры
  - Лучшие сберегательные счета
  - Лучшие домашние гарантии
  - Лучшие кредитные карты
  - Лучшие личные займы
  - Лучшие студенческие ссуды
  - Лучшее страхование жизни
  - Лучшее автострахование
Советники
- Ваша практика
  - Управление практикой
  - Продолжая образование
  - Карьера финансового консультанта
  - Инвестопедия 100
- Управление капиталом
  - Портфолио Строительство
  - Финансовое планирование
Академия
- Популярные курсы
  - Инвестирование для начинающих
  - Станьте дневным трейдером
  - Торговля для начинающих
  - Технический анализ
- Курсы по темам
  - Все курсы
  - Курсы трейдинга
  - Курсы инвестирования
  - Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска. дома

О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности Калифорнии

#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
letter-m»> M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z

Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.

Страница не найдена

Образование
- Общий
  - Словарь
  - Экономика
  - Корпоративные финансы
  - Рот ИРА
  - Акции
  - Паевые инвестиционные фонды
  - ETFs
  - 401 (к)
- Инвестирование / Торговля
  - Основы инвестирования
  - Фундаментальный анализ
  - Управление портфелем
  - Основы трейдинга
  - Технический анализ
  - Управление рисками
Рынки
- Новости
  - Новости компании
  - Новости рынков
  - Торговые новости
  - Политические новости
  - Тенденции
- Популярные акции
  - Яблоко (AAPL)
  - Тесла (TSLA)
  - Amazon (AMZN)
  - AMD (AMD)
  - Facebook (FB)
  - Netflix (NFLX)
Симулятор
- Симулятор
  - Завести аккаунт
  - Присоединяйтесь к игре
- Мой симулятор
  - Моя игра
  - Создать игру
Твои деньги
- Личные финансы
  - Управление капиталом
  - Бюджетирование / экономия
  - Банковское дело
  - Кредитные карты
  - Домовладение
  - Пенсионное планирование
  - Налоги
  - Страхование
- Обзоры и рейтинги
  - Лучшие онлайн-брокеры
  - Лучшие сберегательные счета
  - Лучшие домашние гарантии
  - Лучшие кредитные карты
  - Лучшие личные займы
  - Лучшие студенческие ссуды
  - Лучшее страхование жизни
  - Лучшее автострахование
Советники
- Ваша практика
  - Управление практикой
  - Продолжая образование
  - Карьера финансового консультанта
  - Инвестопедия 100
- Управление капиталом
  - Портфолио Строительство
  - Финансовое планирование
Академия
- Популярные курсы
  - Инвестирование для начинающих
  - Станьте дневным трейдером
  - Торговля для начинающих
  - Технический анализ
- Курсы по темам
  - Все курсы
  - Курсы трейдинга
  - Курсы инвестирования
  - Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска. дома

О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности Калифорнии

#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
letter-m»> M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z

Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.

способов улучшить пакетную обработку и получить более быстрые результаты

Когда вы слышите фразу пакетной обработки, что приходит на ум? Одна из ваших первых мыслей может быть такой: «О, это когда куча данных обрабатывается в нерабочее время, когда доступно больше вычислительных ресурсов». Другие будут думать об обработке выписки по кредитной карте — когда платежи за определенный период накапливаются и объединяются в единую выписку по счету по кредитной карте. Часы, дни или недели обработки видеоизображений или секвенирования генома могут быть главными, если вы занимаетесь исследованиями или ученым.И, как и любой другой бизнес-процесс или рабочий процесс, с пакетной обработкой возникают проблемы.

Термин «пакетная обработка» появился на первых этапах развития вычислительной техники, когда пользователи вводили программы на перфокартах. Системный оператор загружал запрограммированные карты в компьютер партиями.

В этой записи блога мы рассмотрим простые и сложные типы заданий пакетной обработки. Затем мы поговорим о том, как улучшить ресурсоемкие процессы с помощью современных моделей и подходов облачных вычислений.

Изображение fancycrave1 на Pixabay

Что такое пакетная обработка?

Пакетная обработка — это метод выполнения больших объемов повторяющихся заданий с данными с минимальным вмешательством человека — если оно вообще существует.

Пакетные задания могут храниться в рабочее время, а затем запускаться для самостоятельного запуска по мере появления необходимых ресурсов. Обработка данных, когда доступно больше вычислительных ресурсов, например, в нерабочее время, более эффективна. После запуска задания все входные данные предварительно выбираются с помощью сценариев и параметров командной строки.

Пакетная обработка особенно полезна для операции, которая требует, чтобы вычислительные ресурсы или периферийное устройство были доступны в течение длительного периода. Выполнение этого задания в нерабочее время позволяет ему продолжать работу до завершения или до возникновения ошибки.

Типичные задания пакетной обработки включают подготовку выписки по кредитной карте, пополнение запасов, управление складом и расчет заработной платы. Когда дело доходит до обработки больших объемов данных для получения подробной информации, пакетная обработка также является первым выбором.

Затем давайте рассмотрим другие распространенные типы заданий пакетной обработки, а также более сложные формы пакетных вычислений, требующие значительных вычислительных ресурсов.

Варианты использования пакетных вычислений

Общие примеры

Финансовые услуги — Помимо типичного процесса пакетных вычислений для создания выписок по кредитным картам, компании автоматизируют другие процессы выставления счетов и запускают их в зависимости от даты, времени или других факторов, например как объем сделок.

Рассмотрим еще один пример, к которому мы все можем относиться, — возврат товара, за который мы заплатили кредитной картой. В зависимости от частоты обработки может пройти от одного дня до нескольких дней, прежде чем кредит для покупки появится в нашей истории транзакций по кредитной или дебетовой карте.

Розничная торговля — Обработка онлайн-покупок инициирует процесс выполнения, который включает в себя вытягивание продуктов, упаковку для доставки, выбор поставщика доставки и изготовление этикеток для доставки в зависимости от поставщика и скорости доставки.Заказы группируются в течение дня для каждого этапа процесса в соответствии с заданными параметрами.

Управление запасами имеет решающее значение для складских центров выполнения заказов Amazon, крупных розничных торговцев, таких как магазины товаров для дома Lowe’s и Home Depot, или членских складских клубов, таких как Costco и Sam’s Club. Ежедневные, еженедельные и ежемесячные пакетные запуски помогают определить потребности в пополнении продуктов для конкретных мест и бизнеса в целом.

Здравоохранение — Обычной практикой является сбор определенного количества стандартных лабораторных тестов для обработки и определения результатов.Более эффективно собирать лабораторные тесты или образцы в течение нескольких часов или даже целого дня.

Изображение Pexels на Pixabay

Пакетная обработка с интенсивными вычислениями

Существует много типов пакетной обработки, для которых требуется значительная вычислительная мощность, чтобы сократить время, необходимое для запуска и завершения задания. Одно из решений — разделить обработку на несколько пакетов, которые выполняются одновременно на многих машинах. Другое решение — запускать определенные типы, такие как обучение нейронной сети, рендеринг видео и крипто-майнинг, на программируемых графических процессорах (GPU).Эти задания, естественно, выполняются на графическом процессоре быстрее, чем на центральном процессоре.

Астрономия — Тысячи и тысячи изображений, получаемых ежедневно для изучения Солнечной системы, требуют запуска алгоритмов для детального анализа фотографий. Этот тип обработки изображений может занять дни или недели, в зависимости от объема данных.

Biotech — Геномное секвенирование — это процесс анализа геномных данных, чтобы выяснить, какие заболевания могут быть переданы следующему поколению. Геном — это полный набор ДНК, включая все гены.Этот тип исследования требует сопоставления шаблонов геномных данных тысяч пациентов.

Медиа и развлечения — Процесс рендеринга изображений и видео для фильмов и анимаций включает преобразование «исходного эскиза» в «изображение с высоким разрешением», например синхронизацию губ с анимационными персонажами. Выполнение этих ресурсоемких заданий может занять недели или месяцы. Другой пример — кодирование видео для видео YouTube, которое преобразует исходное видео в требуемый формат YouTube.

Обработка больших данных — Компаниям, предоставляющим финансовые услуги, необходимо обрабатывать миллиарды финансовых транзакций для выполнения финансового моделирования. Специалисты по обработке данных используют пакетную обработку для подготовки, очистки и структурирования данных, используемых специалистами по обработке данных, которые называются извлечением, преобразованием и загрузкой (ETL).

Профилактическое обслуживание — Другая форма пакетной обработки включает работу с большими объемами данных для получения аналитических данных в реальном времени. Аналитические данные изучаются для выявления проблем, требующих быстрого принятия сложных решений о немедленных действиях и приоритизации этих действий.

Вот один пример. Данные об использовании, полученные с датчиков оборудования и алгоритмов, обрабатываются для получения аналитики. Алгоритмы сравнивают фактический износ оборудования с историческими данными. Эти аналитические данные позволяют прогнозировать, когда работники должны выполнять техническое обслуживание или заменять детали.

Это лишь некоторые из множества примеров пакетной обработки. Далее мы рассмотрим преимущества пакетной обработки.

Изображение Pexels на Pixabay

Преимущества пакетных вычислений

Теперь, когда мы рассмотрели определенные типы пакетной обработки, давайте рассмотрим преимущества:

Пакетные задания выполняются на большинстве серверов в любом месте и в любое время.Для ввода данных им не требуется специализированное оборудование или системная поддержка.
Взаимодействие с пользователем практически не требуется. Платформы автоматизации планируют и инициализируют пакетные задания для работы на простаивающих ресурсах, что экономит деньги.

Хотя эти преимущества важны, особенно для крупных организаций, существуют проблемы.

Существующие проблемы

Требования к ресурсам — Как упоминалось ранее, многие типы пакетной обработки ограничены количеством энергии и времени, которое требуется для завершения обработки пакетного задания. Эти факторы увеличивают затраты и увеличивают задержки в завершении критически важных работ.

Узкие места — Пакетные задания планируются в соответствии с ожидаемой продолжительностью обработки заданий. Если есть проблемы с данными, ошибки или какое-либо другое прерывание процесса, эти задания будут превышать запланированный период времени. Если задания не завершаются «в нерабочее время», это предотвращает или задерживает доступ к этим ресурсам других пользователей в обычные рабочие часы. Эти задержки снижают эффективность и увеличивают затраты на ведение бизнеса.

Задержки в реализации ценности данных — Когда дело доходит до открытия прорывов в фармацевтике или медицинском оборудовании, дополнительные дни или недели, необходимые для обработки значительных объемов данных, могут быть вопросом жизни или смерти. В розничной торговле без доступа к инвентарным номерам в реальном времени продукты распродаются, а компании теряют продажи.

Оптимизация и оптимизация пакетной обработки

Существует несколько моделей вычислений, таких как параллельные, распределенные и бессерверные вычисления, которые в совокупности обеспечивают доступ к значительной мощности и более быстрые результаты. Сначала рассмотрим эти модели по отдельности. Затем мы опишем влияние объединения этих трех моделей на оптимизацию пакетной обработки.

Параллельные вычисления — этот вычислительный подход запускает задания, которые были разделены на множество файлов меньшего размера, и запускает их одновременно — на одном сервере или на нескольких машинах. Эти задания могут быть связаны с вычислительными задачами, которые можно разделить на более мелкие вычисления. В качестве альтернативы параллельные вычисления могут включать выполнение многих процессов, которые не зависят от завершения другого шага.После того, как подпроцесс запущен и завершен, результаты собираются, готовые к восстановлению в источнике процессов.

Распределенные вычисления — Эта модель вычислений распределяет задания пакетной обработки по множеству ресурсов, которые могут включать в себя локальное или частное облако, общедоступные, гибридные или мультиоблачные решения. Компоненты системы программного обеспечения, такие как приложения и данные, совместно используются несколькими компьютерами для повышения эффективности и производительности.

Бессерверные вычисления — Эта модель облачных вычислений передает ответственность за выделение и предоставление серверов от ИТ-групп или разработчиков поставщику облачных услуг.Этот подход максимально использует доступные ресурсы и устраняет необходимость в общих ресурсах.

Что, если бы существовал способ объединить эти три модели вычислений для максимальной оптимизации? Есть. Решение Dis.co распараллеливает пакетную обработку, беспрепятственно распределяя рабочие нагрузки между любым доступным процессором или графическим процессором.

Агент планирования Dis.co распределяет задания пакетной обработки по доступным ресурсам, чтобы использовать оптимальную конфигурацию ресурсов и модели вычислений.Доступные ресурсы могут быть локальным или частным облаком, публичным, гибридным или мультиоблачным. Dis.co также имеет платформу облачных вычислений, которая работает с недостаточно используемыми персональными устройствами. Подумайте «Пакетные вычисления как услуга». Такой подход ускоряет получение результатов, снижает затраты и улучшает качество обслуживания клиентов.

В каждом из следующих примеров, как и где выполняются задания без проблем для клиента:

Компания по производству медиа теперь использует Dis.co для ускорения рендеринга видео и повышения качества обслуживания клиентов.Они разбивают видео на множество файлов меньшего размера и отправляют файл со строкой кода. Dis.co сделает все остальное.
Исследователи академического учреждения ищут новые планеты, непрерывно записывая видео Солнечной системы. Раньше на анализ большого количества изображений уходили недели. Использование Dis.co сократило время обработки изображений с недель до часов.
Биотехнологическая компания испытывала трудности с обучением моделей искусственного интеллекта в публичных облаках. Dis.co собрала бессерверный кластер HPC для ускорения обучения модели в нескольких облаках.

Пакетная обработка возникла с первых дней рутинных и повторяющихся задач. В настоящее время это жизненно важная форма вычислений, которая находит широкое применение в различных отраслях и секторах, в Интернете вещей и в исследованиях. Новые вычислительные модели ускоряют осознание ценности, особенно когда речь идет о таких областях, как исследования в области здравоохранения и профилактическое обслуживание.

Если ваша организация ищет решение для более быстрого запуска и выполнения заданий пакетной обработки, свяжитесь с нами, чтобы получить демонстрацию и возможность протестировать выполнение задания пакетной обработки с помощью бесплатной учетной записи.

Пакетная обработка данных в реальном времени

Пакетная обработка данных — это эффективный способ обработки больших объемов данных, когда группа транзакций собирается за определенный период времени. Данные собираются, вводятся, обрабатываются, а затем создаются пакетные результаты (Hadoop ориентирован на пакетную обработку данных). Для пакетной обработки требуются отдельные программы для ввода, обработки и вывода. Примером могут служить платежные системы и биллинговые системы.

Напротив, обработка данных в реальном времени включает в себя непрерывный ввод, обработку и вывод данных.Данные должны обрабатываться за короткий период времени (или почти в реальном времени). Примерами могут служить радиолокационные системы, службы поддержки клиентов и банковские банкоматы.

Хотя большинство организаций используют пакетную обработку данных, иногда организации требуется обработка данных в реальном времени. Обработка данных и аналитика в режиме реального времени позволяют организации принимать немедленные меры в тех случаях, когда действия в течение нескольких секунд или минут важны. Цель состоит в том, чтобы получить понимание, необходимое для того, чтобы действовать осмотрительно в нужное время, что все чаще означает немедленные действия.

Комплексная обработка событий (CEP) объединяет данные из нескольких источников для обнаружения закономерностей и попытки идентифицировать возможности или угрозы. Цель — определить важные события и быстро отреагировать. Примерами являются потенциальные клиенты, заказы или звонки в службу поддержки.

Operational Intelligence (OI) использует обработку данных в реальном времени и CEP, чтобы получить представление об операциях, выполняя анализ запросов на основе прямых трансляций и данных событий. OI — это аналитика рабочих данных в режиме, близком к реальному времени, и обеспечение видимости многих источников данных.Цель состоит в том, чтобы получить представление о ситуации почти в реальном времени с помощью непрерывной аналитики, чтобы организация могла принять немедленные меры. Сравните это с операционным бизнес-анализом (BI) — описательным или историческим анализом операционных данных. OI анализ оперативных данных в реальном времени имеет гораздо большее значение.

Например, Rose Business Technologies разрабатывает и создает системы OI в реальном времени для наших розничных клиентов, чтобы оптимизировать процессы обслуживания клиентов. Рентабельность инвестиций — это повышение удовлетворенности клиентов и сокращение оттока.OI используется для немедленного обнаружения и устранения проблем — часто до того, как клиент узнает о проблеме.

OI в реальном времени используется в центрах обслуживания клиентов для оптимизации клиентского опыта. Приложения для рекомендаций могут помочь агентам в предоставлении персонализированных услуг на основе опыта каждого клиента. Организация может собирать данные о клиентах по телефону и о том, как они ранее взаимодействовали с организацией. Цель состоит в том, чтобы проанализировать общий опыт клиентов и рекомендовать сценарии или правила, которые помогут оператору по телефону обеспечить оптимальное взаимодействие клиента с организацией, что приведет к увеличению продаж, эффективному решению проблем и довольным клиентам.

Розничные клиенты Rose начинают использовать OI в реальном времени для обнаружения моделей покупок клиентов — выявляя модели покупок на основе исторических данных, — а затем отслеживая активность клиентов, чтобы оптимизировать качество обслуживания клиентов. Это приводит к увеличению продаж и более счастливым клиентам.

Обработка данных в реальном времени используется системами точек продаж (POS) для обновления инвентаря, предоставления истории инвентаризации и продаж определенного товара, что позволяет организации проводить платежи в реальном времени.

Сборочные линии используют обработку в реальном времени для сокращения времени, затрат и ошибок: когда определенный процесс завершен, он переходит к следующему процессу для следующего шага — если ошибки обнаружены в предыдущем процессе, их легче определить.

OI в реальном времени также может отслеживать социальные сети, позволяя организации реагировать на негативные действия (например, твиты или публикации), чтобы своевременно смягчать последствия, прежде чем они превратятся в уродливое и потенциально опасное явление.

Другие примеры включают динамическое ценообразование в розничной торговле в реальном времени, управление цепочкой поставок в реальном времени, социальную аналитику для динамических продаж и управления брендом, а также интеллектуальное управление энергосистемой.

В среде Hadoop уловка для обеспечения анализа в режиме, близком к реальному времени, заключается в масштабируемом уровне в памяти между Hadoop и CEP.Storm — это распределенная вычислительная система с открытым исходным кодом в реальном времени, которая обрабатывает потоки данных. Storm может помочь с аналитикой в реальном времени, онлайн-машинным обучением, непрерывными вычислениями, распределенным RPC и ETL. Hadoop MapReduce обрабатывает «задания» в пакетном режиме, в то время как Storm обрабатывает потоки почти в реальном времени. Идея состоит в том, чтобы согласовать обработку в реальном времени и пакетную обработку при работе с большими наборами данных. Примером может служить обнаружение мошенничества с транзакциями в режиме, близком к реальному времени, при включении данных из хранилища данных или кластеров hadoop.

Ниже приведен список решений для пакетной обработки данных и обработки данных в реальном времени:

Пакетная обработка данных и обработка данных в реальном времени имеют свои преимущества и недостатки. Решение выбрать лучшую систему обработки данных для конкретной задачи зависит от типов и источников данных, а также от времени обработки, необходимого для выполнения работы, и создания возможности для немедленных действий в случае необходимости.

См .: http://bit.ly/13Fi03G

Пакетная обработка — Atlas Systems

Batch Processing быстро и автоматически перемещает транзакции из одной очереди обработки в другую.Вы можете обрабатывать как запросы, так и операции в пакетном режиме. Вы можете использовать стандартные пакетные процессы или создать свои собственные пакетные процессы. Пакетная обработка активируется с помощью значка «Процесс» на ленте Aeon Home. Существует 5 стандартных пакетных процессов: Выписка , Задержка , Повторная отправка товара , Перенос товара и Доставка товара.

Пользовательские пакетные процессы отображаются под стандартными пакетными процессами на значке Процесс и следуют той же процедуре обработки. Пользовательские пакетные процессы создаются в диспетчере настройки с помощью формы пакетной обработки. Чтобы узнать, как создавать пользовательские пакетные процессы, см. Настройка пользовательской пакетной обработки.

Операции пакетной обработки

Щелкните Обработка и выберите параметр пакетной обработки, который вы хотите выполнить. Откроется вкладка «Пакетный процесс».
Введите номер транзакции запроса в поле «Номер транзакции» и нажмите клавишу Return или Enter .Вы можете вручную ввести числа или отсканировать штрих-коды товаров.
При вводе номера транзакции транзакция обрабатывается.
Обработанные элементы отображаются в сетке под номером транзакции. Столбцы «Предыдущий статус» и «Новый статус» показывают, что элемент перемещен в следующую очередь рабочего процесса.
По завершении пакетной обработки закройте форму, щелкнув x справа от вкладки Пакетная обработка.

Вам необходимо знать номера транзакций запросов, которые вы хотите обработать, или отсканировать штрих-код, чтобы использовать пакетную обработку.Наряду с формой пакетной обработки вы также можете обрабатывать запросы индивидуально, используя контекстное меню в форме запроса.

Процесс из буфера обмена

Пакетная обработка также позволяет обрабатывать список номеров транзакций, которые копируются в буфер обмена. При нажатии кнопки «Процесс из буфера обмена» все номера транзакций будут отправлены в буфер обмена посредством процесса пакетного обновления, как описано выше. Номера транзакций могут быть разделены в буфере обмена всеми распространенными разделителями, включая, помимо прочего, запятые, точки с запятой, вертикальную черту, пробелы, и им может предшествовать текст e.грамм. TN 1, TN 2, TN 3.

Процесс проверки установлен по умолчанию, чтобы определить, имеют ли транзакции правильный тип процесса (для обработки фотодупликации) и находятся ли они в соответствующем статусе для пакетного обновления. Сообщения об ошибках будут отображаться и отменять процесс в момент обнаружения записи об ошибке. Чтобы отменить процесс проверки, снимите флажок «Запрос на недопустимое начальное состояние ».

Примечание. Процесс переопределения не отменяет сообщение об ошибке «Пользователь не вошел в систему».

Очистка сети

Чтобы удалить транзакции из сетки, нажмите Очистить историю . Это удаляет все транзакции из сетки, но никоим образом не меняет их.

Сообщения об ошибках

Batch Processing будет отображать сообщения об ошибках, если вы не будете следовать обычному рабочему процессу или попытаетесь выполнить процесс, который теперь разрешен.

Нестандартный процесс

Если элемент не находится в соответствующем состоянии для запущенного процесса, отображается предупреждение о нестандартном процессе и спрашивает, хотите ли вы продолжить.Ответ по умолчанию: Нет . Пример предупреждения о нестандартном процессе:

Маршрутизация от извлечения входящей позиции до доставленной позиции не является стандартным процессом. Желаете ли вы продолжить?

Неверный тип запроса

Это предупреждение отображается, чтобы проинформировать вас о том, что вам не разрешено выполнять предпринятый процесс. Примеры сообщений об ошибках:

Запросы на копирование не могут быть приостановлены.
Запросы на ссуду не могут быть перенаправлены на доставленные.

Пользователь не вошел в систему

Это предупреждение отображается при попытке извлечь элемент пользователю, не выполнившему вход в читальный зал, и для ключа ItemCheckoutSecurityPrompt установлено значение Да.

Введение в пакетную обработку

На производственных и промышленных предприятиях используются различные технологические процессы. Пакетная обработка широко используется в крупномасштабном производстве из-за ее преимуществ перед другими процессами в крупномасштабных операциях.Широко применяемый в производстве химикатов, фармацевтических препаратов и продуктов питания, он используется, когда несколько продуктов производятся с использованием одного и того же набора машин или оборудования завода.

Рис. 1. В фармацевтическом производстве часто используется пакетная обработка продуктов, которые проходят аналогичные этапы производства.

Примеры крупномасштабной пакетной обработки в действии

Термин «партия» относится к продуктам одного типа, созданным за одну операцию.При производстве вина вино, произведенное из одного урожая, может считаться партией по году урожая. В этом примере вино — это просто продукт, полученный в результате производственного процесса. Современные технологии производства позволяют производить различные продукты на одних и тех же объектах.

Рассмотрим производителя шоколада, который производит плитки шоколада разных марок. У каждого бренда своя форма, размер и список ингредиентов. Но используемые процессы и сырье по большей части идентичны.Производство требует лишь незначительных изменений для различных марок.

Во-первых, производство для торговой марки А завершено. Объем производства может быть определен в соответствии со спросом, будь то объем продаж бренда А. за неделю или за месяц. После производства партии марки А оборудование можно очистить и отрегулировать в соответствии с производством марки В — отрегулировать формы, заменить обертки и изменить интервал резки. Затем может быть произведена партия марки B. Эту серию можно повторить с любым количеством марок шоколада, произведенных на одном и том же оборудовании с небольшими изменениями.

Рис. 2. Операции на японской шоколадной фабрике. Изображение Джейсона Го.

Другой пример можно найти в фармацевтической промышленности, когда необходимо производить лекарства, спрос на которые сезонно растет. Для этого можно использовать заводы, которые работают с периодической обработкой.

Вакцины против гриппа пользуются большим спросом в холодное время года и низким спросом в остальное время года. Если будет построен отдельный завод по производству вакцины от гриппа, большую часть года он будет недоиспользоваться.Если он может быть частью предприятия по обработке партии других вакцин или лекарств, его можно производить при высоком спросе с минимальными накладными расходами, что позволяет максимально использовать производственные мощности.

Пакетная обработка также хорошо работает, когда один и тот же продукт должен отгружаться с разными артикулами (единицами хранения). Например, кока-кола с одинаковым вкусом продается в банках и бутылках разного размера. Наполнение банок / бутылок разного размера осуществляется в процессе серийного производства.

Преимущества пакетной обработки

Несколько продуктов могут быть произведены с использованием одного и того же оборудования на одном предприятии.
Исключает недозагрузку оборудования.
Установки периодической обработки обычно имеют более высокую рентабельность инвестиций и более низкий период окупаемости.
Оборудование, используемое в процессах серийного производства, дешевле, так как оно распределяется по нескольким производственным линиям.

Недостатки пакетной обработки

Пакетную обработку трудно автоматизировать по сравнению с непрерывным производством. При пакетной обработке необходимо учитывать все параметры производимой продукции. Однако, хотя автоматизация является сложной задачей, большинство пакетных процессов частично или полностью автоматизированы.
Когда оборудование должно быть отрегулировано или изменено для производства следующего продукта, установка может простаивать. Для большинства процессов требуется очистка перед запуском в производство следующего продукта. Время простоя зависит от объекта и продукта.
Пакетная обработка может занять больше времени, чем бережливое производство, в зависимости от продукта и выполняемого процесса.

Использование систем управления партиями

В предыдущем разделе обсуждались преимущества и недостатки пакетной обработки.В большинстве случаев недостатков будет больше, чем преимуществ из-за сложности реализации и связанных с этим накладных расходов. Однако все недостатки можно компенсировать, если автоматизация жизнеспособна.

Системы управления производственными процессами помогают автоматизировать процессы серийного производства. Это помогает увеличить производительность при одновременном сокращении времени простоя и затрат. Еще раз посмотрев на пример наполнения различных бутылок и банок Coca-Cola, этот процесс можно легко автоматизировать с помощью систем управления партиями.

Рис. 3. Контроль партии для заполнения контейнеров разного размера. Изображение любезно предоставлено Precision Digital.

Как показано выше, разливаемый в бутылки материал необходимо заполнить двумя отдельными емкостями разного объема. Жидкость находится в емкости, расположенной на высоте. В резервуар есть два выхода: один управляется клапаном высокого потока, а другой — клапаном ограничения потока. Расходомер, расположенный прямо перед соплом, измеряет расход, то есть объем пропущенной жидкости.Механизм подключен к системе управления партиями. Объем емкости можно выбрать на панели контроллера.

Когда жидкость начинает течь, оба клапана открыты. Когда целевой объем почти достигнут согласно показаниям расходомера, клапан высокого расхода закрывается. Клапан с ограниченным потоком обладает высокой точностью и контролем, что помогает перекачивать жидкость в точных количествах. Оба клапана закрываются, когда контейнер наполняется. Уровень громкости можно изменить нажатием кнопки для контейнера другого размера.Система контроля дозирования также имеет световые индикаторы, сигнализирующие о низком уровне резервуара.

Это простой процесс дозирования, упрощенный с помощью системы управления партиями. Пакетные процессы можно автоматизировать с помощью систем управления партиями, но автоматизация не является универсальной конструкцией, и ее следует настраивать для конкретных случаев. После автоматизации с помощью системы управления периодические процессы становятся более универсальными, быстрыми и экономичными, чем непрерывный производственный процесс.

Обработка

Photo-ideas.ru - Все, что можно делать с фото

Пакетная обработка данных это: Drupal 8: Пакетная обработка данных

Пакетная обработка — данные — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Пакетная обработка — данные

05.Режимы роботы ЭВМ. Пакетной обработки, разделению по времени

Пакетная геообработка—ArcGIS Pro | Документация

Пакетный режим

Запуск инструмента в пакетном режиме

Динамическое наименование выходных данных

Добавление к пакетной обработке дополнительных инструментов

Определение потоковой передачи данных – Amazon Web Services (AWS)

перевод на английский, синонимы, антонимы, примеры предложений, значение, словосочетания

Обработка пакетная — Энциклопедия по машиностроению XXL

Пакетная обработка – Финансовая энциклопедия

Что такое Пакетная обработка?

Ключевые моменты

Понимание пакетной обработки

Краткая история пакетной обработки

Пакетная обработка сегодня

Преимущества пакетной обработки

Быстрее и дешевле

Автономные функции

Подход без рук

Недостатки пакетной обработки

Развертывание и обучение

Отладка

Стоимость

Страница не найдена

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

Страница не найдена

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

Страница не найдена

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.

способов улучшить пакетную обработку и получить более быстрые результаты

Что такое пакетная обработка?

Варианты использования пакетных вычислений

Общие примеры

Пакетная обработка с интенсивными вычислениями

Преимущества пакетных вычислений

Существующие проблемы

Оптимизация и оптимизация пакетной обработки

Пакетная обработка данных в реальном времени

Пакетная обработка — Atlas Systems

Операции пакетной обработки

Процесс из буфера обмена

Очистка сети

Сообщения об ошибках

Нестандартный процесс

Неверный тип запроса

Пользователь не вошел в систему

Введение в пакетную обработку

Примеры крупномасштабной пакетной обработки в действии

Преимущества пакетной обработки

Недостатки пакетной обработки

Использование систем управления партиями

Leave a Reply Отменить ответ