Шелестов, Андрій ЮрійовичКузiн, Володимир Гамлетович2023-09-102023-09-102023Кузін, В. Г. Оптимiзацiя iнформацiйної iнфраструктури для задач аналiзу супутникових даних : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Кузін Володимир Гамлетович. – Київ, 2023. – 61 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60132Квалiфiкацiйна 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.61 с.ukхмарнi технологiїcloud technologiesаналiз супутникових данихsatellite data analysiscreodiascreodiasобчислювальна iнфраструктураcomputer infrastructureBachelor Thesis