Оптимiзацiя iнформацiйної iнфраструктури для задач аналiзу супутникових даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШелестов, Андрій Юрійович
dc.contributor.authorКузiн, Володимир Гамлетович
dc.date.accessioned2023-09-10T15:59:48Z
dc.date.available2023-09-10T15:59:48Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractКвалiфiкацiйна робота мiстить: 61 стор., 22 рисункiв, 5 таблиць, 26 джерел. Ця робота актуальна через зростаючу потребу аналiзу та обробки супутникових даних у рiзних прикладних галузях, таких як, монiторинг довкiлля та цiлей сталого розвитку, дослiдження змiн клiмату тощо. Хмарнi обчислювальнi ресурси вже довгий час використовують в межах розв’язання завдань, що пов’язанi з Big Data, в особливостi з супутниковими даними. Проте виникають питання, яка з платформ дозволяє зробити це найбiльш ефективно i в чому її переваги над вiдомими альтернативами та локальними машинами. Дана робота полягає в дослiдженнi шляхiв реалiзацiї оптимiзованої iнформацiйної iнфраструктури для вирiшення завдань обробки та аналiзу супутникових зображень. Особлива увага придiлена європейськiй хмарнiй платформi CREODIAS та особливостям її використання. Було проведено її порiвняльний аналiз з iншими хмарними рiшеннями та ресурсами локальної машини. Ефективнiсть запропонованої платформи була доведена у ходi проведених експериментiв. Результати дослiдження показали, що використання сервiсу CREODIAS має досить суттєвi переваги перед хмарою Amazon та локальною обробкою супутникових знiмкiв, серед яких швидкiсть обробки, доступнiсть та масштабованiсть.uk
dc.description.abstractotherThe qualifying paper contains: 61 pages, 22 figures, 5 tables, 26 sources. This work is relevant due to the growing need for the analysis and processing of satellite data in various applied fields, such as environmental monitoring and sustainable development goals, climate change research, etc. Cloud computing resources have been used for a long time to solve tasks related to Big Data, especially satellite data. However, questions arise as to which of the platforms allows this to be done most efficiently and what its advantages are over known alternatives and local machines. This work consists of researching ways to implement an optimized information infrastructure for solving the tasks of processing and analyzing satellite images. Special attention is paid to the European cloud platform CREODIAS and the features of its use. It was compared with other cloud solutions and local machine resources. The effectiveness of the proposed platform was proven during the conducted experiments. The results of the research showed that the use of the CREODIAS service has quite significant advantages over the Amazon cloud and local processing of satellite images, including speed of processing, availability, and scalability.uk
dc.format.extent61 с.uk
dc.identifier.citationКузін, В. Г. Оптимiзацiя iнформацiйної iнфраструктури для задач аналiзу супутникових даних : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Кузін Володимир Гамлетович. – Київ, 2023. – 61 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60132
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectхмарнi технологiїuk
dc.subjectcloud technologiesuk
dc.subjectаналiз супутникових данихuk
dc.subjectsatellite data analysisuk
dc.subjectcreodiasuk
dc.subjectcreodiasuk
dc.subjectобчислювальна iнфраструктураuk
dc.subjectcomputer infrastructureuk
dc.titleОптимiзацiя iнформацiйної iнфраструктури для задач аналiзу супутникових данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuzin_bakalavr.pdf
Розмір:
3.03 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММАД)
Бакалаврські роботи