Випускні кваліфікаційні роботи
Permanent URI for this communityhttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/763
Browse
4 results
Search Results
Item Дослідження та програмна реалізація системи оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data(ЦНТУ, 2024-12) Гречушкін, Сергій Володимирович; Grechushkin, SerhiiВ даній випускній кваліфікаційній роботі за другим (магістерським) рівнем вищої освіти розроблено програмне забезпечення, яке призначено для системи оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data. Метою розробки є дослідження та програмна реалізація системи оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data. Об’єктом дослідження є процес оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data. Предметом дослідження є методи оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data. Методи дослідження базуються на методах Big Data та теорії надійності, методах математичної статистики, методах розробки програмного забезпечення. Результат роботи – програмна реалізація системи оптимізації продуктивності та надійності мережних систем зберігання Big Data. В процесі роботи над програмною моделлю виконано аналіз існуючих апаратних та програмних засобів. В повній мірі описані всі компоненти розробленого програмного забезпечення. Розроблено зручний інтерфейс користувача. Наведені інструкції по роботі з програмними засобами. Програма може використовуватися на ПЕОМ з ОС Windows 10/11. Програму розроблено в середовищі Visual C#. In this final qualification work for the second (master's) level of higher education, software has been developed, which is intended for a system for optimizing the performance and reliability of network storage systems Big Data. The purpose of the development is the research and software implementation of a system for optimizing the performance and reliability of network storage systems Big Data. The object of the research is the process of optimizing the performance and reliability of network storage systems Big Data. The subject of the research is methods for optimizing the performance and reliability of network storage systems Big Data. The research methods are based on Big Data methods and reliability theory, methods of mathematical statistics, and methods of software development. The result of the work is a software implementation of a system for optimizing the performance and reliability of network storage systems Big Data. In the process of working on the software model, an analysis of existing hardware and software was performed. All components of the developed software are fully described. A convenient user interface has been developed. Instructions for working with the software are provided. The program can be used on a PC with Windows 10/11. The program was developed in the Visual C# environment.Item Дослідження та програмна реалізація системи машинного навчання у Big Data(ЦНТУ, 2024-12) Ланецький, Владислав Сергійович; Lanetskyi, VladyslavВ даній випускній кваліфікаційній роботі за другим (магістерським) рівнем вищої освіти розроблено програмне забезпечення, яке призначено для системи машинного навчання у Big Data. Метою розробки є дослідження та програмна реалізація системи машинного навчання у Big Data. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання у Big Data. Предметом дослідження є методи машинного навчання у Big Data. Методи дослідження базуються на методах машинного навчання та обробки Big Data, методах математичної статистики, методах розробки програмного забезпечення. Результат роботи – програмна реалізація системи машинного навчання у Big Data. В процесі роботи над програмною моделлю виконано аналіз існуючих апаратних та програмних засобів. В повній мірі описані всі компоненти розробленого програмного забезпечення. Розроблено зручний інтерфейс користувача. Наведені інструкції по роботі з програмними засобами. Програма може використовуватися на ПЕОМ з ОС Windows 10/11. Програму розроблено в середовищі Python. In this final qualification work for the second (master's) level of higher education, software has been developed, which is intended for a machine learning system in Big Data. The purpose of the development is the research and software implementation of a machine learning system in Big Data. The object of the research is the process of machine learning in Big Data. The subject of the research is machine learning methods in Big Data. The research methods are based on machine learning methods and Big Data processing, methods of mathematical statistics, and methods of software development. The result of the work is a software implementation of a machine learning system in Big Data. In the process of working on the software model, an analysis of existing hardware and software tools was performed. All components of the developed software are fully described. A convenient user interface has been developed. Instructions for working with software tools are provided. The program can be used on PCs with Windows 10/11. The program is developed in the Python environment.Item Дослідження та програмна реалізація інформаційно-аналітичної системи для аналізу великих даних(ЦНТУ, 2022-12-26) Чабан, Олексій Олегович; Chaban, AlexeiВ даній магістерській роботі розроблено програмне забезпечення, яке призначено для реалізації інформаційно-аналітичної системи для аналізу великих даних. Метою розробки є дослідження та програмна реалізація інформаційно-аналітичної системи для аналізу великих даних. Об’єктом дослідження є процес роботи з великими даними у QlikSense. Предметом дослідження є методи та алгоритми розробки інформаційно-аналітичного середовища для роботи з великими даними у QlikSense. Методи дослідження базуються на теорії аналізу даних, теорії статистики теорії об’єктно-орієнтованого програмування, теорії алгоритмів, методах побудови аналітичного інтерфейсу. Результат роботи – програмна реалізація інформаційно-аналітичної системи для аналізу великих даних. В процесі роботи над програмною моделлю виконано аналіз існуючих апаратних та програмних засобів. В повній мірі описані всі компоненти розробленого програмного забезпечення. Розроблено зручний інтерфейс користувача. Наведені інструкції по роботі з програмними засобами. Програма може використовуватися на будь-яких гаджетах сучасного покоління(Android, IOS, PC). Програму розроблено в середовищі Qlik. In this master's thesis, software was developed, which is intended for the implementation of an information-analytical system for the analysis of big data. The goal of development is the research and software implementation of an information-analytical system for analyzing big data. The object of research is the process of working with big data in QlikSense. The subject of the research is methods and algorithms for developing an information and analytical environment for working with big data in QlikSense. The research methods are based on the theory of data analysis, the theory of statistics, the theory of object-oriented programming, the theory of algorithms, and methods of building an analytical interface. The result of the work is the software implementation of an information and analytical system for the analysis of big data. In the process of working on the software model, an analysis of existing hardware and software was performed. All components of the developed software are fully described. A convenient user interface has been developed. Instructions for working with software tools are provided. The program can be used on any gadgets of the modern generation (Android, IOS, PC). The program was developed in the Qlik environment.Item Дослідження та програмна реалізація системи флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data(ЦНТУ, 2021-12-20) Теніченко, Єгор Костянтинович; Tenichenko, YegorВ даній випускній кваліфікаційній роботі за другим (магістерським) рівнем вищої освіти розроблено програмне забезпечення, яке призначено для системи флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data. Метою розробки є дослідження та програмна реалізація системи флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data. Об’єктом дослідження є процес флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data. Предметом дослідження є методи флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data. Методи дослідження базуються на методах теорії Big Data, методах математичної статистики, методах розробки програмного забезпечення. Результат роботи – програмна реалізація системи флеш-масивів Pure Storage для зберігання даних Big Data. В процесі роботи над програмною моделлю виконано аналіз існуючих апаратних та програмних засобів. В повній мірі описані всі компоненти розробленого програмного забезпечення. Розроблено зручний інтерфейс користувача. Наведені інструкції по роботі з програмними засобами. Програма може використовуватися на ПЕОМ архітектури IBM PC з ОС Windows ХР/Vista/7/8/10. Програму розроблено в середовищі RAD Studio Delphi 10.3. In this final qualifying work for the second (master's) level of higher education, software has been developed that is designed for the Pure Storage flash array system for storing Big Data. The purpose of the development is to research and software implementation of the Pure Storage flash array system for storing Big Data. The object of the study is the process of Pure Storage flash arrays for storing Big Data. The subject of research is the methods of Pure Storage flash arrays for storing Big Data. Research methods are based on the methods of Big Data theory, methods of mathematical statistics, methods of software development. The result is a software implementation of the Pure Storage flash array system for storing Big Data. In the process of working on the software model, an analysis of existing hardware and software was performed. All components of the developed software are fully described. Developed user-friendly interface. Instructions for working with software are given. The program can be used on an IBM PC with Windows XP / Vista / 7/8/10. The program is developed in the environment of RAD Studio Delphi 10.3.