ОТКРЫТЫЕ СИСТЕМЫ. СУБД
Главный редактор
Волков Д. В., с.н.с., ИПМ РАН
Научный редактор
Дубова Н. А.
Редакционный совет:
Валерий Аджиев, к.т.н., с.н.с.,
Национальный центр компьютерной анимации,
Университет Борнмута (Великобритания);
Фуад Алескеров, д.т.н., профессор, НИУ ВШЭ;
Михаил Горбунов-Посадов, д.физ.-мат.н.,
зав. отделом ИПМ РАН;
Юрий Зеленков, д.т.н., профессор, НИУ ВШЭ;
Сергей Д. Кузнецов, д.физ.-мат.н., профессор, МГУ;
Сергей О. Кузнецов, д.физ.-мат.н., профессор, НИУ ВШЭ;
Михаил Кузьминский, к.хим.н., с.н.с., ИОХ РАН;
Александр Легалов, д.т.н., профессор, СФУ;
Владимир Сухомлин, д.т.н., профессор, МГУ;
Павел Храмцов, к.т.н., доцент, МИФИ;
Игорь Федоров, д.э.н., профессор, РЭУ;
Виктор Шнитман, д.т.н., профессор, МФТИ;
Леонид Эйсымонт, к.физ.-мат.н.,
научный консультант, НИИ «Квант»
Верстка и графика Дмитрий Войтов
Дизайн обложки Денис Кирков
Адрес для корреспонденции:
123056, Москва, а/я 82
Телефоны:
+7 495 725-4780/84, +7 499 703-1854
+7 495 725-4785 (распространение, подписка)
Факс: +7 495 725-4783
E-mail: osmag@osp.ru
Подписной индекс:
99482 — «Каталог российской прессы»
72733 — Объединенный каталог «Пресса России»
П2324 — Каталог ФГУП «Почта России»
Содержание № 3 (221) 2018
ВНОВОСТИ. ФАКТЫ. ТЕНДЕНЦИИ.
уедущие суперкомпьютеры мира используют
инРуководители уверены в пользе искусственного
мСистема машинного обучения угадывает стиль
скорители Nvidia
теллекта
узыки по двухсекундному фрагменту
Docker предлагает шаблоны контейнеров
Microsoft тестирует подводный ЦОД
вАФК «Система» и Alibaba инвестируют
оборудование для больших данных
Минобороны создает облачное хранилище
HPE приобретает разработчика SDN
верВ Hortonworks подготовили новую корпоративную
сию Hadoop
дВ России разработали международный стандарт
оICANN предлагает разрешить регистрацию
ля умного производства
днобуквенных доменов
Искусственный интеллект поспорит с человеком
МИКРОСЕРВИСЫ
10 Микросервисы
Хавьер Ларрусеа, Изаскун Сантамариа, Рикардо
Коломо-Паласьос, Кристоф Эберт
Технологии микросервисов развиваются сегодня
весьма стремительно, однако для микросервисов
требуется культура DevOps, поэтому и начинать
нужно с нее, что быстро станет приносить
пользу благодаря интеграции процессов
разработки и эксплуатации.
13 Миграция унаследованных
м корпоративных приложений на
Андрей Фурда, Колин Фидж, Олаф Циммерманн,
Уэйн Келли, Алистер Баррос
Переход на микросервисы — многообещающая
технология пошаговой модернизации унаследованных
монолитных корпоративных приложений,
позволяющая использовать преимущества
облачных сред. В этой статье рассматриваются
три проблемы перехода на микросервисы —
мультиарендности, сохранения информации
текущего состояния и согласованности данных.
икросервисы
17 Микросервисы: пройденный путь
© 2018 Издательство «Открытые системы»
Журнал зарегистрирован в Роскомнадзоре 03.07.2015
Свидетельство о регистрации СМИ ПИ № ФС 77-62328
Журнал выходит 4 раза в год
Дата выхода в свет: 18.09.18 г.
Цена свободная
Учредитель и издатель:
ООО «Издательство «Открытые cистемы»
Адрес редакции и издателя:
127254, Москва,
пр-д Добролюбова, д.3, стр.3, каб. 13
Президент Михаил Борисов
Генеральный директор Галина Герасина
Директор ИТ-направления Павел Христов
Коммерческий директор Татьяна Филина
Все права защищены.
При ис поль зо ва нии ма те ри а лов
не об хо ди мо раз ре ше ние ре дак ции и ав то ров.
В номере использованы иллюстрации
и фотографии: ООО «Издательство «Открытые
cистемы» и IEEE Computer Society.
Отпечатано в типографии ООО «Антарес»
107113, 2-я Рыбинская улица, 13,
офис 42
12+
Тираж:
4000 экз. — печатная версия
1062 экз. — PDF-версия
и дальнейшие цели
Пуян Джамшиди, Джеймс Льюис, Клаус Паль,
Набор Мендонча, Стефан Тилков
Микросервисы — новая тенденция в области
проектирования, разработки и предоставления
программных сервисов, метод построения
архитектуры программных систем, уделяющий
особое внимание автономности модулей для
повышения гибкости ПО. Как эволюционировала
эта концепция, какие таит проблемы и чего
следует ожидать от микросервисов в будущем?
2МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ормула успеха
2 Машинное обучение
ф в промышленности —
2СЕМАНТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
8 Управление данными на основе
графов знаний
Евгений Хлызов
Компании, способные с помощью графов знаний
управлять сложностью своих информационных
систем, получат преимущества в условиях
цифровой экономики.
3ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ
0 Улучшение цикла автоматизации
Сергей Соболев
Традиционный подход к автоматизации сегодня
уже не дает стратегического эффекта — процессы,
автоматизированные «как есть», порождают
«цифровой хаос», не упрощая, а усложняя работу.
Как показал опыт НПО «Искра», для цифровой
трансформации требуется улучшенный
цикл автоматизации.
3ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙНА
2 Десять барьеров на пути
распределенных реестров
Сара Мейклджон
В числе основных препятствий на пути массового
применения распределенных реестров —
сложности с выбором конкретного типа реестра
и разработкой масштабируемых протоколов
консенсуса, способных надежно обеспечить
публичную верифицируемость.
3СУБД6 Иерархические битовые индексы
Илья Труб
Иерархические битовые индексы строятся на
основе обычных битовых индексов — стандартного
инструмента промышленных СУБД —
и позволяют ускорить обработку интервальных
запросов для больших таблиц. Однако для
кратного повышения производительности выполнения
запросов требуется оптимизация.
3ИТ-УНИВЕРСИТЕТЫ
9 Цифровизация: пусть меня научат
Ирина Шеян
Запуск в России программы «Цифровая экономика»
мгновенно привлек внимание общественности
к теме цифровой трансформации. Но когда
дело дошло до ее практического воплощения,
возникло множество вопросов, для поиска ответов
на которые придется учиться — например,
на факультете цифровой трансформации
в Московской школе продвинутых коммуникаций.
4МИР2 Ольга Крамер: из вычислителей
Ольга Плосская
Машинное обучение как инструмент работы
с большими объемами данных зачастую принимается
за «серебряную пулю» для достижения
заявленных бизнес-целей. Неудивительно, что
промышленные предприятия присматриваются
к подобным методам, активно инициируя «пилоты».
Однако подобные проекты сопровождаются
множеством ограничений, большими
рисками и зачастую терпят неудачу.
25 Семантический анализ
в подготовке обучающих выборок
Максим Ковалев
При решении лингвистических задач сегодня
применяются технологии машинного обучения,
однако их широкому использованию мешает ряд
нерешенных проблем — например, слабая размеченность
текстов, используемых в качестве
обучающих выборок, что не позволяет в полной
мере справиться со многими задачами поиска
и интерпретации лексических единиц.
в программисты
Ирина Крайнева
В различных вычислительных бюро, принимавших
участие в атомном проекте СССР, было немало
женщин. Среди них была и Ольга Павловна
Крамер — программист первых ЭВМ, прошедшая
нелегкий путь до признанного специалиста
в области вычислительной математики и программирования.
44
Машина Цетлина —
конкурент нейронным сетям?
Леонид Черняк
Норвежский исследователь предложил новый
подход к машинному обучению, основываясь на
работах советского ученого, теоретические исследования
которого на полвека опередили свое время.
4БИБЛИОТЕКА
6 ИТ умнеют: от обучаемых «вещей»
п до цифровых инструкторов
Александр Тыренко
Темы майского, июньского, июльского и августовского
номеров журнала Computer (IEEE Computer
Society, Vol. 51, No. 5–8, 2018) — средства машинного
обучения для мобильных и встроенных
систем, «наука о Всемирной паутине», проблема
доверия устройствам Интернета вещей
и цифровые консультанты в сфере медицины.
о отказу от курения
Стр.4