Сучасні технології створення програмних систем - Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)
Реквізити навчальної дисципліни
| Рівень вищої освіти | Другий (магістерський) |
| Галузь знань | 12 Інформаційні технології |
| Спеціальність | 126 Інформаційні системи та технології |
| Освітня програма | Інформаційне забезпечення робототехнічних систем |
| Статус дисципліни | Вибіркова |
| Форма навчання | очна(денна)/дистанційна/змішана |
| Рік підготовки, семестр | 1 курс, осінній семестр |
| Обсяг дисципліни | 4 кредити |
| Семестровий контроль/ контрольні заходи | Іспит, Індивідуальне завдання, Модульні контрольні роботи |
| Розклад занять | 3 години на тиждень: лекції – 2год; комп’ютерний практикум – 1год |
| Мова викладання | Українська |
| Інформація про керівника курсу / викладачів | Лектор, комп’ютерний практикум:: к.т.н., доцент, Тимошин Юрій Афанасійович, моб. +38(096) 387 51 74 |
| Розміщення курсу | Посилання на дистанційний ресурс - http://tc.kpi.ua/content/ RIE; GOOGLE Disc викладача |
Програма навчальної дисципліни
Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання
Дисципліна «Сучасні технології створення програмних систем» є дисципліною вибіркової підготовки навчального плану магістрів з спеціальності «Інформаційні системи та технології» і грає важливу роль у підготовці фахівців.
Навчальна програма присвячена ознайомленню з новітніми технологіями та складовими проектування програмно-апаратних систем такими, як – нова парадигма і технології та підходи до розробки і створення програмних систем, особливості створення ПЗ в епоху Інтернету речей, появи можливостей дистанційної оркестровки і програмування великих топологічно складних мереж пристроїв, які надають людям різноманітні сервіси, коли технологія враховує контекст того, що відбувається, вчиться на ньому, з випередженням вживає заходів в залежності від ситуації і вимог клієнта, визначає сервіси та інфраструктуру підтримки їх програмних і технічних засобів шляхом використання технологій типу Internet of People (IoP) та її «хмарного» клону People as a Service (PeaaS), що впливають на архітектуру ІТ- процесів та на структуру систем, які визначають процеси обробки і збереження інформації та формування результатів аналізу на основі сучасних технологій для «розумних» складних об’єктів типу Індустріального Інтернету Речей (ІІоТ) та Інтернету Роботизованих Речей (IoRT), які є складовою частиною Інтернету Речей (ІоТ - Internet of Things) – новому напрямку розбудови інтелектуальних систем обробки Великих даних, що пов’язані з розвитком інфраструктури таких об’єктів, як Smart City, Smart Home, Smart Energy, Smart Water, іншими, які характеризуються значною складністю, розподіленістю та мають особливі ознаки та характеристики, наприклад, велику кількість систем і пристроїв, що генерують великі потоки даних, оперують десятками і сотнями тисяч сенсорів чи актуаторів та інших інформаційних джерел, мають великий розмір вектора актуальних параметрів, які треба моніторити та відображати для їх контролю та керування в Центрах моніторингу та управління.
Мета вивчення дисципліни – набуття фахових компетентностей, теоретичних знань і практичних навичок з аналізу технологій розбудови архітектури та особливостей програмних компонентів складних інформаційно-управляючих систем для об’єктів технологій клієнт-сервер, сервісно-орієнтованої архітектури, сервісів хмарних технологій, технологій програмних агентів для проектування та реалізації сервісів в інтелектуальних системах, застосування сучасних технологій Інтернету Речей (ІоТ), Інтернету роботизованих речей (IoRT), Інтернету людей (РоТ), основою яких є різноманітні сенсорні мережі та вузли обробки даних, об’єкти Smart City, Smart Home, інших «розумних» систем, які генерують Великі дані, обґрунтованого вибору критеріїв адаптації до середовища їх функціонування, синхронізації з існуючими системами і об’єктами на основі технології проектування слабкозв’язаних систем, з метою гармонізації програмно-технічних складових з людьми, створення їх дружньої взаємодії з інтелектуальними роботами, системами управління містом, розвитку інфраструктури інформаційних систем для покращення умов життя людей та підвищення їх безпеки.
Предметом вивчення дисципліни є закони розвитку ІТ-технологій, методи та засоби аналізу, проектування і розбудови архітектури та інфраструктури програмно-апаратних компонентів інформаційних систем, рівні їх абстракції та представлення, архітектури ІТ систем, даних та додатків, різновиди архітектури “клієнт-сервер” для створення програмно-технічних систем корпоративного рівня та особливості їх реалізації, достоїнства і недоліки, базові аспекти технологій сервісно-орієнтованої архітектури (SOA), її компоненти, використання архітектурних шаблонів, особливості використання розподіленим ПЗ технологій RPC та REST, їх переваги та недоліки, корпоративна сервісна шина ESB та її взаємодія з сервісом на базі повідомлень, стекі протоколів XMPP, головною перевагою якого є розподіленість, як в SMTP, та підтримка шлюзів в інші мережі обміну повідомленнями, та СоAP/6LoWPAN для обмеженого вузла IoT, рівні моніторингу та інтелектуального управління для розподілених об’єктів, аналітики та отримання нових знань, проблеми адаптації до середовища функціонування, також основні сервіси “хмарних технологій”, їх типи та структура, сервісні та функціональні можливості, ознайомлення з новітніми інформаційними технологіями такими, як інфраструктура підтримки Інтернету людей (IoP), яка управляється за допомогою двох платформ - «соціальні пристрої» і «люди як сервіс» (People as a Service, PeaaS), що відноситься до нових «хмарних» сервісів, особливостей розробки ПЗ проміжного шару та їх складові, структура та реалізація АРІ, що забезпечують передачу даних між програмними продуктами та умови цього обміну, структуру та особливості застосування стандартних програмних інтерфейсів доступу до БД – ODBC, DAO, ADO, а також використання систем зберігання даних DAS, NAS і SAN, їх характеристики та обмеження, особливості застосування для різних типів даних, характеристики IoRT архітектури, особливості проектування та реалізації розподілених інформаційних складових і компонентів самоорганізованих Бездротових сенсорних мереж (БСМ), ознаки, етапи обробки, задачі та базові технології аналізу Великих даних, концептуальна схема та інформаційні аспекти Кібер-фізичних систем, модель Кібер-фізичної системи управління, особливості створення систем захисту від кібер-фізічних атак, інструментальні засоби для побудови та реалізації Мультиагентних систем (МАС) в програмному середовищі та для моніторингу та управління розподілених процесів і об’єктів, їх базові архітектури для аналізу та обробки потоків Великих Даних(ВД), що обчислюються зета байтами (1021байт), види та причини взаємодії між агентами, процеси «Великої аналітики», «Глибокий аналіз» та «Глибокого навчання», задача «Відкриття знань», особливими вимогами Smart City до БД для обробки ВД, використання БД нового покоління типу “розподілені реєстри**”**, технологією «Розумний пил» з сенсорами нанорозмірів та їх архітектурою.
Завдання вивчення дисципліни:
– оволодіння особливостями проектування та архітектури програмних систем, що пов’язані з основними компонентами і структурами як традиційних технологій корпоративного рівня, так і нового напрямку розвитку сукупності різноманітних інформаційних систем типу сенсорних мереж, а також в межах Розумного міста, Розумного дому, інших інтелектуалізованих середовищ, прогнозування результатів їх взаємодії, впливу на покращення систем управління роботизованими системами в інтегрованому середовищі інтелектуалізованих міст, які є складними розподіленими об’єктами нового типу з сотнями тисяч та мільйонами об’єктів моніторингу та управління, для яких створюються «повсюдні операційні системи» (UOS), щоб робити предмети «розумнішими» та забезпечити підтримку їхнього програмування;
– ознайомлення з новітніми інформаційними технологіями такими, як програмно-апаратна інфраструктура підтримки Інтернету людей (IoP), що управляється за допомогою двох платформ - «соціальні пристрої» і «люди як сервіс» -People as a Service (PeaaS), які відноситься до нових «хмарних» сервісів, аналізу та обробки потоків Big Data, що забезпечуються процесами «Великої аналітики», «Глибокий аналіз» та «Глибокого навчання», проектами типу «Розумний пил» з сенсорами нанорозмірів, а також адаптивними сенсорними мережами на їх основі, які мають архітектуру, що постійно змінюється, еластичними системами управління та технологіями «розподілених реєстрів» типу «BlockChain», які застосовуються для підвищення безпеки роботи ІоТ мереж і систем;
– набуття практичних навичок використання методів і засобів застосування мультиагентних технологій та систем, їх механізмів поповнення знань і досягання цілі, управління агентом та зміною поведінки агента чи адаптації його до нових умов, використання метазнань для взаємодії з іншими агентами, застосування класифікації агентних програм, що використовують дві основні ознаки - ступінь розвитку внутрішнього уявлення про навколишній світ та спосіб прийняття рішення, як для «макроагентів», що працюють у середовищі Smart City, так і для програмних агентів вузлів обробки даних, а також різноманітних їх архітектурних реалізацій – від простих «рефлексійних» агентів до агентів, що навчаються та взаємодіють для виконання складних завдань, які не під силу монолітним системам чи окремому програмному агенту.
Навчальна дисципліна покликана допомогти студенту отримати:
–знання основних понять, методів, засобів, моделей та алгоритмів аналізу, моніторингу та управління об’єктами роботизованого середовища IoRT (Internet of Robotics Things) разом з Intelliges (Smart) Informations, з реалізації сучасних технологій Intelliges Data Mining таких, як Text Mining, RDF-сховища (RDF-Resource Description Framework), Wiki-технології та особливості використання Wiki- ресурсів, в питаннях використання метаданих в системах зберігання, обробки та передачі даних, а також структур обробки інформації з сенсорів у ІоТ мережах Smart City, принципів роботи з Big Data такими, як «Розподіленість», «Горизонтальна масштабованість», «Відмовостійкість», «Локальність первинної обробки даних», «Інтерпретація даних в процесі їх обробки», особливостей програмних систем для візуалізації Big Data, що пов’язані з редукцією та інтелектуальним аналізом даних, використанням динамічних мультиекранних інтерфейсів, технологій аналізу та обробки неструктурованих даних (НСД), їх властивості (гетерогенність/неоднозначність/контекстна залежність/динаміка значення/ етнокультурна залежність);
–уміння практично застосовувати методи – використовувати розробки та особливості програмних агентів, їх функціональності та технологій взаємодії, обміну повідомленнями, механізмів кооперації, технологію програмних агентів для проектування та реалізації сервісів в інтелектуальних системах, систему агрегації і уніфікації даних, а також технологій проектування слабкозв’язаних систем і компонентів систем моніторингу і управління розподіленими процесами та об’єктами, використання віддалених процедур обміну даними та повідомленнями на базі Representational State Transfer (REST) та еталонних протоколів для зв’язування різних за протоколами мереж, розподілення їх обробки, обміну інформацією між різними інформаційними рівнями Smart City та вузлами ІоТ, особливі вимоги до БД та сховищ даних для обробки потоків Big Data, розробки захищених IoT додатків, забезпечення стійкості їх роботи, методи обробки неструктурованих даних (НСД).
.
КОМПЕТЕНТНОСТІ
Інтегральна компетентність
Здатність розв'язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми у галузі програмних систем та технологій для комп’ютеризованих та робототехнічних систем, що характеризується, багатогранністю використання, комплексністю та невизначеністю умов із застосування теорій та методів проектування, слабкою зв’язаністю інформаційних складових та програмних компонентів, реалізації та супроводження багаторівневих інформаційних систем та технологій, появою все зростаючої кількості інтелектуальних пристроїв і систем, які використовуються в середовищі людей, роблять їх життя та роботу більш комфортними та доброзичливим.
Загальні компетентності
| ЗК 2 | Здатність до дослідницької та інноваційної діяльності у галузі інформаційних систем та технологій |
|---|---|
| ЗК 3 | Здатність впроваджувати принципи сталого розвитку суспільства в організаційній, управлінський, науковій та виробничій діяльності |
| ЗК 4 | Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях |
Спеціальні (фахові, предметні) компетентності
| ФК 2 | Здатність до проектування інформаційних систем, їх реалізації, впровадження та ефективної експлуатації. Здатність до вдосконалення та розвитку методологій і технологій побудови інформаційних систем. |
|---|---|
| ФК 3 | Здатність до використання сучасних методологій та технологій проектування та реалізації інформаційного забезпечення робототехнічних систем. Здатність впроваджувати принципи сталого розвитку суспільства в організаційній, управлінській, науковій та виробничій діяльності, правильно оцінювати локальні й віддалені наслідки прийнятих рішень |
| ФК 4 | Здатність застосовувати технології, методи проектування та інструменти для розроблення інформаційного та програмного забезпечення інтелектуальних робототехнічних систем на різних платформах та з використанням різних технологій |
| ФК 6 | Здатність аналізувати стан та динаміку функціонування та перспективи розвитку технічних засобів, програмного та інформаційного забезпечення робототехнічних систем з використанням сучасних методів та засобів аналізу. |
| ФК 8 | Здатність забезпечувати конфіденційність, доступність і цілісність інформації, що використовується в комплексній системі захисту інформації в інтелектуальних робототехнічних системах. Здатність до використання сучасних методологій та технологій проектування та реалізації інформаційно-управляючих систем. |
Пререквізити та енсорнених дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)
Пререквізити
Технології інтернету речей, Комп’ютерні мережі, Бази даних, Проектування інформаційних систем, Управління проектами, Безпека інформаційних систем, Робототехнічні системи та комплекси, Інтелектуальні технології в робототехніці.
Постреквізити
Технології проектування і реалізації інформаційних систем, Методологічні основи створення інформаційних систем, Теорія управління робототехнічними системами
Зміст навчальної дисципліни
Розділ 1. Програмні системи для багато вузлових систем обробки даних
1.1 Введення. Нова парадигма створення програмно-технічних систем. Визначення програмної системи. Особливості створення програмних систем в епоху Інтернету речей. Можливості дистанційної оркестровки і програмування великих топологічно складних мереж пристроїв. Генерація потоків Великих даних.
1.2 Від Інтернету речей до Інтернету людей (ІоР). Інфраструктура підтримки IoP, що управляється за допомогою двох платформ - «соціальні пристрої» і «люди як сервіс» (People as a Service, PeaaS). Основні принципи, що утворюють Маніфест IoP - Соціальність, Персоналізація, Випередження, Передбачуваність, Соціологічний профіль користувача. Розробка протоколів міжмашинного зв'язку М2М чи його хмарного клону М2М2А. PeaaS – хмарний комунікаційний сервіс для людей.
Розділ 2. Програмні системи для децентралізованого моніторингу і управління
2.1 Технології для Smart City, які використовують програмні системи - ІоТ, IoP (мобільні комунікатори), Big Data, «Розподілені реєстри», Inteligens Robotics, Inteligens Data Mining, Inteligens (Smart) Informations, хмарні ресурси, технології проектування слабкозв’язаних систем, мультиагентні технології моніторингу та управління, Internet of Robotic Things. Технологія програмних агентів для проектування та реалізації сервісів в інтелектуальних системах. Технології для контролю та управління на рівні нанооб’єктів.
2.2 Складові технологічної структури «розумного міста» – Інтернет речей, Індустріальний ІоТ (ІІоТ), інфраструктура передачі даних, системи аналізу даних, система агрегації і уніфікації даних. Інформаційні рівні Smart City – комунікаційний, моніторингу, управління, інтелектуальний, адаптації до середовища, аналітики та отримання нових знань, прийняття рішень. Їх особливості та складові. Рушійні та стримуючі фактори розвитку для Smart City.
2.3 Структура застосування протоколу XMPP для обміну повідомленнями між вузлами та підтримки шлюзів між різними мережами. Схема компонентів міської мережі ІоТ на основі веб-сервісного підходу. Стекі протоколів для необмеженого та обмеженого вузлів IoT.
2.4 Пристрої інфраструктури ІоТ - Backend сервери, шлюзи, периферійні вузли IoT (датчики, сенсори, відеокамери, виконавчі пристрої, ERP- системи підприємств, системи моніторингу Smart Home, Intelligent Robotics, Intelligent Energy), мікропроцесорні системи збору та обробки даних, інтелектуальні Мережі передачі даних, Центри обробки даних, Центри моніторингу та управління.
2.5 Три шари структури взаємодії систем Smart City з програмними системами проміжного рівня. Класифікація видів розробки програмних систем - класичні та адаптивні підходи до проектування (Методологія SCRUM/ Екстремальне програмування/ Сімейство методологій Crystal/ Функціонально-орієнтована розробка (FDD)/ Метод розробки динамічних систем (DSDM)/ Адаптивна методологія (ASD)).
Розділ 3. Архітектура і технології програмних систем корпоративного рівня.
3.1 Базові моделі корпоративної ІС - Модель даних і модель додатків. Принцип блокування. Особливості і обмеження універсальної моделі додатків. Етапи планування, проєктування та розробки додатків. Три рівні моделей проектування. Чотири компоненти для створення розподіленої (мережевої) БД з SQL- сервером.
3.2 Архітектура “Клієнт-сервер”. Дворівнева та трьохрівнева архітектури. Архітектура з Web-браузером. Іх достоїнства та недоліки. ПЗ проміжного шару. Типи архітектур ІТ – систем та особливості їх реалізації. Програмні інтерфейси доступу до БД – ODBC, DAO, ADO, їх структура та складові.
3.3 Програмні системи зберігання даних – DAS, NAS, SAN. Їх особливості та обмеження. RAID – технологія на дискових масивах, характеристики і особливості застосування. Ієрархія дискових масивів щодо надійності, економічності та швидкості.
Розділ 4. Технології обробки, зберігання та аналізу потоків Великих Даних.
4.1 Великі дані. Призначення, ознаки, етапи обробки. Технології аналізу ВД - процеси “великої аналітики”, “глибокого аналізу”, “глибокого навчання”. Типові класи задач «великої аналітики». Схема процесу великої аналітики. Багаторівневість пошуку для ВД, види пошуку.
4.2 Перелік завдань з використанням ВД. Завдання «глибокого аналізу» ВД, система задач великої аналітики та їх результати. Задача відкриття нових знань. Зв'язки та відношення в аналізі ВД, типи зв’язків, їх семантика. Типові задачі для ВД і результати аналітики - виявлення структур, зразків, залежностей і закономірностей. Каузальна мережа, її призначення і режими роботи.
4.3 Методи аналізу Big Data - Data Mining, Краудсорсінг, Змішання та інтеграція даних, Обробка природної мови, Мережевий аналіз, Прогнозна аналітика, Просторовий аналіз, Аналіз часових рядів. Методи кластерізації та джерела ВД. Особливі вимоги до СУБД для обробки ВД.
4.4 Принципи роботи з Big Data. Метадані аудіо-відео даних, стандарт IBM® Intelligent Video Analytics, метадані у соціальних мережах, метаданні для сховищ та СУБД. Сервіси для аналізу та обробки метаданих. Технології та засоби роботи з Big Data. Технології візуалізації ВД та їх проблеми. Життєвий цикл управління ВД та його етапи. Особливості застосування методів аналізу до ВД.
4.5 Неструктуровані дані (НСД), засоби і методи їх аналізу та обробки. Основні властивості НСД. Text Mining та його базові елементи. RDF-сховища, їх особливості. Технологія Wiki технологія побудови Web-ресурсу групою людей.
5. Бездротові сенсорні мережі (БСМ) – новий тип систем для багато вузлової обробки даних в середовищі Інтернету речей.
5.1 Принципи самоорганізації та адаптації БСМ. Переваги бездротових сенсорних мереж. Базові компоненти бездротової сенсорної мережі та їх функції. Ієрархічність БСМ. Протоколи маршрутизації для БСМ, особливості їх застосування. Переваги систем на основі БСМ. Підсистеми апаратної частини вузла БСМ. Архітектура БСМ. Стек протоколів ІоТ. Аналіз систем агрегації даних та їх архітектурі особливості. Інформаційний інтегратор і агрегатор метаданих. Структура обробки інформації з сенсорів у Smart City.
5.2 Технологія “Розумний пил” - новий вид програмних систем нанорівня. Intelligent Dust – основа мікрокомп’ютерів, їх прогнозуєма функціональність. Проект Michigan Micro Моті - розробка Мічіганського ун-ту, на основі крихітного процесору Phoenix. Його периферія і сенсори. Проблеми застосування технології.
6. Інформаційні аспекти програмних систем Smart City.
6.1 «Повсюдні операційні системи» (ПОС) - новий тип ОС для програмно-конфігурованого світу, їх особливості та характеристики. Типи ПОС (Ubiquitous OS). Категорії UOS - ОС для роботів, HomeOS, ОС для міста, ОС для Інтернету. Архітектура повсюдних ОС. Приклади розроблених ОС. Три принципи Концепції UOS. Міграція обчислень з центральної хмари на периферію за рахунок UOS.
6.2 Чатботи контакт центрів – програмні системи для комунікації організацій з клієнтами і надання персональних сервісів. Віртуальний цифровий асистент - частина інтерактивного процесу обслуговування клієнта у складі: чат-бота, аналітичної системи та людини. Його особливості та обмеження. Схема обробки клієнтських запитів та її компоненти, три основні режими спільної роботи чат-ботів та людей.
6.3 Еластичні системи управління (Resilient control systems) – системи широко розподіленого управління, що змінюють свою поведінку для запобігання каскадним збоям. Обізнаність про стан і прийнятий рівень нормальної роботи об’єкту управління у відповідь на зовнішні та внутрішні атаки. Структура стійкої системи управління. Метрики базової стійкості.
**
7.Розвиток і застосування мультиагентних систем (МАС).**
7.1 Мультиагентні технології моніторингу та управління, як напрямок штучного інтелекту. Два напрямки розвитку мультиагентних систем (МАС). Програмні агенти. Співпраця агентів та види їх взаємодії. МАС – їх складові та функції. Базові архітектури агентів: «Рефлексійний агент» та його компоненти; Структура агента, що діє на основі цілей; Структура агента, що навчається.
7.2 Базові види взаємодії між агентами та їх причини. Форми взаємодії між агентами. Проблеми координації поведінки агентів. Ознаки агентів. Інструментальні засоби для побудови програмних МАС. Складові МАС для підтримки процесів прийняття рішень. Архітектура МАС для пошуку інформації.
8. Кібер-фізичні системи – програмні системи нового типу для управління розподіленими процессами.
8.1 Кібер-фізичні системи (Cyber-Physical System, CPS) – новий рівень індустріальних систем. Особливості кібер-фізичних систем та області застосування. Концептуальна схема CPS. Структура системи управління кібер-фізичної системи. 8.2 Кібер-фізичні системи управління промислового типу – «Розумна вода», «Розумне тепло», «Розумна енергія». Інтелектуальність їх систем управління. Безпека кібер-фізичної системи. Створення систем захисту від кібер-фізічних атак.
9. Технології “розподілених реєстрів” – аналог «периметру безпеки» для розподілених систем ІоТ.
9.1 Технології “розподілених реєстрів” у Smart City. Технології “розподілених реєстрів” мереж ІоТ. Вимоги до БД та до організації розподіленої обробки ВД. Загальна модель та прикладне використання розподілених реєстрів для стабілізації безпеки у децентралізованих системах моніторингу та управління. Ланцюжок блоків і структура блоку в розподіленому реєстрі.
9.2 Проекти HyperLedger Fabric ІВМ - баз даних наступного покоління для міжгалузевих технологій блокчейну. Технології на базі BlockChain на прикладі багато вузлових баз даних. проекти прикладного напрямку: Enterprise Ethereum Alliance (EEA), Hyperledger Fabric та інші. Стандарти і принципи ЕЕА. Рівні механізму Blockchain в ЕЕА. Корпоративні блокчейн - платформи Hyperledger.
Навчальні матеріали та ресурси
Базова література
1. Т.В. Гвоздева, Б.А. Баллод. Проектирование информационных систем. Уч.пособие.- М., ен. «Феникс», сер. Высшее образование, 2009г., 512с.
2. В.Н. Грекул, Г.Н. Денищенко, Н.А. Коровкина. Проектирование информационных систем. Курс лекц. – М., изд. «Бином.Лаб. знаний», 2008г.,304с.
3. И.В. Соловьев, А.А. Майоров. Проектирование информационных систем. Уч. Пособие.- М., изд. «Академический проект», 2009г., 400с.
4. Мартин Фаулер. Архитектура корпоративних приложений.- М.,изд. «Вильямс», 2007г., 541с.
5. Антеро Тайвалсаари, Томми Микконен. Особенности создания ПО в эпоху Интернета вещей. Открытые системы. СУБД, 2017, № 02
6. Еталонні архітектури MSA.- К., Майкрософт Україна; К.: Видавнича група BHV, 2005.- 352c.
7. Асадуллаев С. «Архитектуры хранилищ данных – II», 19.10.2009, www.lanit.ru
8. Д.Васкевич. Стратегии “клиент/сервер”.2-е изд.–К.“Диалектика”,1996г, 396с.
9. Л.Черняк. SOA –шаг за горизонт- М., журн. «Открытые системы», № 09, 2003
10. Н.Дубова. Средства управления сервисами.- М., журн.»Открытые системы», № 04, 2006
11. Бондарчук А. П. Основи інфокомунікаційних технологій: навчальний посібник [Електронний ресурс] / А. П. Бондарчук, Г. С. Срочинська, М. Г. Твердохліб // Київ, ДУТ. – 2015. – 76 с. – Режим доступу до ресурсу: http://www.dut.edu.ua/ua/lib/1/category/1090/view/840.
12. Жураковский Б. Ю. Комп’ютерні мережі. Частина 1. Навчальний посібник [Електронний ресурс] / Б. Ю. Жураковский, І. О. Зенів // КПІ ен. Ігоря Сікорського. – 2020. – 336 с. – Режим доступу до ресурсу: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36615
13. Жураковський Б. Ю. Комп’ютерні мережі. Частина 2 Навчальний посібник [Електронний ресурс] / Б. Ю. Жураковский, І. О. Зенів // КПІ ен. Ігоря Сікорського. – 2020. – 372 с. – Режим доступу до ресурсу: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36641
14. Інтернет речей і сучасні технології А. Й. Наконечний , З. Є. Верес Національний університет “Львівська політехніка” кафедра комп’ютеризованих систем автоматики, 2016, УДК 551.568.85.
15. Жураковський Б.Ю. Системи доступу. Навчальний посібник. [Електронний ресурс] / Б. Ю. Жураковский, Н. В. Коршун // Київ, Державний університет телекомунікацій. – 2015. – 58 с.– Режим доступу до ресурсу: http://ir.nmapo.edu.ua:8080/jspui/bitstream/lib/277/1/l_841_81364872.pdf
16. Батура Т.В., Мурзин Ф.А., Семич Д.Ф. Облачные технологии: основные понятия, задачи и тенденции развития // ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ:ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ, СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ – 2014. doi: 10.15827/2311-6749.10.141
17. . Намиот Д.Е. Умные города 2016 //International Journal of Open Information Technologies. – 2016. – Т. 4. – № 1. – С. 1-3.
18. Lee, Edward A. “The past, present and future of cyber-physical systems: a focus on models. ”Sensors (Basel, Switzerland) vol. 15,3 4837–69. 26 Feb. 2015, doi:10.3390/s150304837
19. Namiot D. On Big Data Stream Processing //International Journal of Open Information Technologies. – 2015. – Т. 3. – № 8. – С. 48-51.
20. Н.Шаховська, В. Москалюк. Великі дані як інформаційна технологія.- Львівська політехніка. Lviv Polytechnic National University Institutional Repository, с.188-189 http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/24884/1/87-188-189.pdf
21. Gartner’s Top 10 IT challenges include exiting baby boomers, Big Data. Computerworld (eng). 18 October 2011.
23. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор) [Электронный ресурс] / В.И. Городецкий, М.С. Грушинский, А.В. Хабалов. – Режим доступа: http://www.raai.org/library/ainews/1998/2/GGKHMAS.ZIP
24. Леонид Черняк. Киберфизические системы на старте. Открытые системы. СУБД, 2014, № 02
25. Т. Зобнина. Как помочь роботу? Открытые системы. СУБД, 2020, № 02, С. 12-16
26. Т. О. Кричевська. ТЕХНОЛОГІЯ РОЗПОДІЛЕНОГО РЕЄСТРУ: ТЕОРЕТИКОІНСТИТУЦІЙНІ ЗАСАДИ, ПОТЕНЦІАЛ, ФАКТИЧНІ ДОСЯГНЕННЯ ТА СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНЕ ЗНАЧЕННЯ. Ефективна економіка. 2018. № 11. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6687DOI: 10.32702/2307-2105-2018.11.84
Додаткова література
1. К. Дж. Дейт «Введение в системы баз даних». 6-е ен.,М.-1998г.
2. ЖУРНАЛ «Компьютерные сети и системы» (2001-2010).
3. ЖУРНАЛ «Открытые системы» (1999-2010) – http://www.osmag.ru
5 Интернет вещей – технология будущего, которая меняет реальность сегодня [ Електронний ресурс ]: https://robo- sapiens.ru/stati/ internetveshhey/
6. Олифер В. Г., Олифер Н. А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. — 4-е изд. — СПб.:Питер, 2010. — С. 438. — ISBN 978-5-49807-389-7.
7. Что такое Интернет речей (IoT)? [ Електронний ресурс ]: https://riot.org/2016/04/04
8. Інтернет речей. Новомодне захоплення чи технологія, що змінює світ?
[ Електронний ресурс ]: https://www.epravda.com.ua/publications/
9. How Energy Technology Is Evolving [ Електронний ресурс ]: https://www.pewtrusts.org/en/research-and-analysis/issuebriefs/2016/02/the-smart-grid-how-energy-technology-is-evolving.
10. Жураковський Б.Ю. Комп’ютерні мережі. Навчальний посібник для виконання лабораторних робіт [Електронний ресурс] / Б. Ю. Жураковский, І. О. Зенів // КПІ . Ігоря Сікорського. – 2020. – 213 с. – Режим доступу до ресурсу: https://classroom.google.com/u/0/c/MTQ1MDk5NzA3OTQ1?hl=ru
11. Автоматизована система обліку електричної енергії з контролем якості показників якості. Васильченко В.І., Гриб О.Г., Светелик О.Д., Тесик Ю.Ф. Енергетика та електрифікація, №11, 2013.
12. Впровадження інтелектуальних систем вимірювань електроенергії: європейський досвід, В.І. Попович, В.Д. Старинець, О.В. Старинець. 2013-2014.
13. Проектування ІоТ [ Електронний ресурс ]: https://www.slideshare.net/ssuserf405bc/iot-79608563
14. Кулаков Ю.О., Луцький Г.М. Комп’ютерні мережі. Підручник. – Київ.: «Юніор», 2005. – 396 с.
15. Беркман Л.Н. Теорія передачі та обробки даних в інфокомунікаціях: навчальний посібник / Л.Н. Беркман, Б.Ю. Жураковський, А.О. Макаренко//. − К.: ДУТ, 2015. – 160 с. – Режим доступу до ресурсу: http://www.dut.edu.ua/ru/lib/1/category/1090/view/859
16. A. Koubâa, A. Allouch, M. Alajlan, Y. Javed, A. Belghith and M. Khalgui, «Micro Air Vehicle Link (MAVlink) in a Nutshell: A Survey,» in IEEE Access, vol. 7, pp. 87658-87680, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2924410.
17. Yuncheng Lu, Zhucun Xue, Gui-Song Xia & Liangpei Zhang (2018) A survey on vision-based UAV navigation, Geo-spatial Information Science, 21:1, 21-32, DOI: 10.1080/10095020.2017.1420509
18.James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin, Dan Aharon. Unlocking the potential of the Internet of Things (Report McKinsey Global Institute June 2015). URL: http://www.mckinsey.com/business-functions/business-technology/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world (дата обращения: 18.05.2016).
19. Сергиевский М.В., Беспроводные cенсорные сети. – [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.compress.ru/Article.aspx?id=17950.
20.The Next Industrial Revolution: A Manufacturing Leadership White Paper Sponsored by Microsoft How the Internet of Things and Embedded, Connected, Intelligent Devices will Transform Manufacturing — A Manufacturing Leadership White Paper, Frost&Sullivan. — 2016. — P. 1–12.
21. Воробьёв Андрей Игоревич Модели и методы повышения эффективности предоставления информационных услуг в центрах обработки данных: дис. На соиск. Учен. Степ. Канд. Техн. Наук: 24.13.01: защищена 24.01.12 / Воробьёв Андрей Игоревич. — Санкт-Петербург, 2012. — 144 с.
22. Яремко І.М. Імовірнісні характеристики центрів обробки даних і резервування / І.М. Яремко, В.В. Турупалов, І.О. Молоковский // Наукові праці інституту проблем модулювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова «Моделювання та інформаційні технології».– Київ,2011р. – Випуск 60.– C.141-146.
23. https://industry4-0-ukraine.com.ua
24.
https://uk.education-wiki.com/9085877-big-data-technologies 25. Підручник з великих даних для початківців | Що таке великі дані?
https://uk.myservername.com/big-data-tutorial-beginners-what-is-big-data 26. Big Data for Development: From Information- to Knowledge Societies”, Martin Hilbert (2013), SSRN Scholarly Paper No. ID 2205145). Rochester, NY: Social Science Research Network; http://papers.ssrn.com/abstract=2205145
27. Clifford Lynch (2008). Big data: How do your data grow?. Nature 455 (7209). Doi:10.1038/455028a.
28. Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387-434 (2005)
29. Sun, Ron, (2006). «Cognition and Multi-Agent Interaction». Cambridge University Press. http://www.cambridge.org/uk/catalogue/catalogue.asp?isbn=0521839645
30. Vidal, J.M.: Fundamentals of multiagent systems with NetLogo examples. MIT Press (2010) http://jmvidal.cse.sc.edu/papers/mas.pdf
31. Weiss G., editor. Multi-Agent Systems. MIT Press, 2013, 2nd edition. http://www.the-mas-book.info
32. Wooldridge M., An Introduction to MultiAgent Systems Second Edition. John Wiley & Sons, 2009. 640с. http://www.cs.ox.ac.uk/people/michael.wooldridge/pubs/imas/IMAS2e.html
33. Antero Taivalsaari, Tommi Mikkonen, A Roadmap to the Programmable World. Software Challenges in the IoT Era, IEEE Software, January/February 2017, IEEE Computer Society.
34. 1. Allgöwer, Frank & Sousa, João & Kapinski, James & Mosterman, Pieter & Oehlerking, Jens & Panciatici, Patrick & Prandini, Maria & Rajhans, Akshay & Tabuada, Paulo & Wenzelburger, Philipp. (2019). Position paper on the challenges posed by modern applications to cyber-physical systems theory. Nonlinear Analysis. 34. 147–165. 10.1016/j.nahs.2019.05.007.
35. R. G. Sanfelice. Analysis and Design of Cyber-Physical Systems. A Hybrid Control Systems Approach // Cyber-Physical Systems: From Theory to Practice / D. Rawat, J. Rodrigues, I. Stojmenovic. — CRC Press, 2016
36. https://inventure.com.ua/news/ukraine/industriya-4.0-cena-voprosa-dlya-ukrainy
37. https://singularika.com/ru/solutions/chatbots-for-contact-centers/ 38.https://plantro.ru/news/20190529/5-problem,-o-kotoryh-nikogda-ne-rasskazhut-postavshchiki- umnyh-chat-botov-dlja-kontakt-centrov/
39.https://wiki.merionet.ru/ip-telephoniya/73/chat-boty-v-kontakt-centrax-budushee-customer- service/
40. Хун Мэй, Яо Го. Повсеместные операционные системы. «Открытые системы. СУБД», №01, 2018
41. Ричард Чау. Конфиденциальность Интернета вещей: «последняя миля». «Открытые системы. СУБД», №01, 2018
42.Интеллектуальные программные агенты. https://ortait.ru › intellektualn .
43. Интеллектуальные Интернет технологии. Программные агенты и мультиагентные системы. https://scask.ru › m_book_bki
45. А.Будик. Michigan Micro Mote: компьютер размером с зёрнышко. https://3dnews.ru/912329/publikatsiya-912329
46. Michigan Micro Mote is world's smallest computer that measures 0.3mm to a side. В журн.
«PC Components». https://www.digit.in/news/pc-components/michigan-micro-mote-is-worlds-smallest-computer-that-measures-03mm-to-a-side-41814.html
47. С.Пахомов. Проактивные или повсеместные вычисления. КомпьютерПресс, 2005, №8 https://compress.ru/article.aspx?id=14422
Інформаційні ресурси
http://tc.kpi.ua/content/ RIE; GOOGLE Disc викладача
Навчальний контент
Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)
№ лекції |
Назва теми лекції та перелік основних питань (перелік дидактичних засобів, посилання на літературу та завдання на СРС) |
Розділ 1. Основні поняття інформаційної архітектури організації Тема 1.1 Введення. Нова парадигма створення програмно-технічних систем. Визначення програмної системи. Особливості створення програмних систем в епоху Інтернету речей. Можливості дистанційної оркестровки і програмування великих топологічно складних мереж пристроїв. Генерація потоків Великих даних.
Література: [БЛ:1;3,5,7,23: ДЛ: 31,32,42,43], де «БЛ» - базова література; «ДЛ» -додаткова. |
|
Тема 1.2 Від Інтернету речей до Інтернету людей (ІоР). Інфраструктура підтримки IoP, що управляється за допомогою двох платформ - «соціальні пристрої» і «люди як сервіс» (People as a Service, PeaaS). Основні принципи, що утворюють Маніфест IoP - Соціальність, Персоналізація, Випередження, Передбачуваність, Соціологічний профіль користувача. Розробка програмних систем для міжмашинного зв'язку М2М чи його хмарного клону М2М2А. PeaaS – хмарний комунікаційний сервіс для людей.
Література: [БЛ: 11; 14,17/ ДЛ: 5,6,23,33,36] |
|
Розділ 2. Програмні системи для децентралізованого моніторингу і управління Тема 2.1 Технології для Smart City, які використовують програмні системи - ІоТ, IoP (мобільні комунікатори), Big Data, «Розподілені реєстри», Inteligens Robotics, Inteligens Data Mining, Inteligens (Smart) Informations, хмарні ресурси, технології проектування слабкозв’язаних систем, мультиагентні технології моніторингу та управління, Internet of Robotic Things. Технологія програмних агентів для проектування та реалізації сервісів в інтелектуальних системах. Технології для контролю та управління на рівні нанооб’єктів.
|
|
Тема 2.2 Складові технологічної структури «розумного міста» – Інтернет речей, Індустріальний ІоТ (ІІоТ), інфраструктура передачі даних, системи аналізу даних, система агрегації і уніфікації даних. Інформаційні рівні Smart City – комунікаційний, моніторингу, управління, інтелектуальний, адаптації до середовища, аналітики та отримання нових знань, прийняття рішень. Їх особливості та складові. Рушійні та стримуючі фактори розвитку для Smart City. Тема 2.3 Структура застосування протоколу XMPP для обміну повідомленнями між вузлами та підтримки шлюзів між різними мережами. Схема компонентів міської мережі ІоТ на основі веб-сервісного підходу. Стекі протоколів для необмеженого та обмеженого вузлів IoT.
Література: [БЛ: 10,11; 15-17/ ДЛ: 5-8,36] |
|
Тема 2.4 Пристрої інфраструктури ІоТ - Backend сервери, шлюзи, периферійні вузли IoT (датчики, сенсори, відеокамери, виконавчі пристрої, ERP- системи підприємств, системи моніторингу Smart Home, Intelligent Robotics, Intelligent Energy), мікропроцесорні системи збору та обробки даних, інтелектуальні Мережі передачі даних, Центри обробки даних, Центри моніторингу та управління.
Література: [БЛ: 11; 13-15/ ДЛ: 8,9,13,18,22] |
|
Тема 2.5 Три шари структури взаємодії систем Smart City з програмними системами проміжного рівня. Класифікація видів розробки програмних систем - класичні та адаптивні підходи до проектування (Методологія SCRUM/ Екстремальне програмування/ Сімейство методологій Crystal/ Функціонально-орієнтована розробка (FDD)/ Метод розробки динамічних систем (DSDM)/ Адаптивна методологія (ASD)).
Література: [БЛ: 5,10,16,17/ ДЛ: 1-4,40] |
|
Розділ 3. Архітектура і технології програмних систем корпоративного рівня. Тема 3.1 Базові моделі корпоративної ІС - Модель даних і модель додатків. Принцип блокування. Особливості і обмеження універсальної моделі додатків. Етапи планування, проєктування та розробки додатків. Три рівні моделей проектування. Чотири компоненти для створення розподіленої (мережевої) БД з SQL- сервером. Тема 3.2 Архітектура “Клієнт-сервер”. Дворівнева та трьохрівнева архітектури. Архітектура з Web-браузером. Іх достоїнства та недоліки. Особливості створення програмних систем розподілених додатків.
|
|
Тема 3.3 ПЗ проміжного шару та його компоненти. Особливості взаємодії з рівнем даних. Типи архітектур ІТ – систем та особливості їх реалізації. Програмні інтерфейси доступу до оперативних БД. Технології ODBC, DAO, ADO, їх структура та складові. Тема 3.4 Програмні системи зберігання даних – DAS, NAS, SAN. Їх особливості та обмеження застосування для прикладних систем. RAID – технологія на дискових масивах, характеристики і особливості застосування. Ієрархія дискових масивів щодо надійності, економічності та швидкості.
Література: [БЛ: 2,4,6-8/ ДЛ: 6,13,33] |
|
Розділ 4. програмні системи обробки, зберігання та аналізу потоків Великих Даних. Тема 4.1 Великі дані. Призначення, ознаки, етапи обробки. Технології аналізу ВД - процеси “великої аналітики”, “глибокого аналізу”, “глибокого навчання”. Типові класи задач «великої аналітики». Схема процесу великої аналітики. Багаторівневість пошуку для ВД, види пошуку. Тема 4.2 Перелік завдань з використанням ВД. Завдання «глибокого аналізу» ВД, система задач великої аналітики та їх результати. Задача відкриття нових знань. Зв'язки та відношення в аналізі ВД, типи зв’язків, їх семантика. Типові задачі для ВД і результати аналітики - виявлення структур, зразків, залежностей і закономірностей. Каузальна мережа, її призначення і режими роботи.
Література: [БЛ: 5,19-21] |
|
Тема 4.3 Методи аналізу Big Data - Data Mining, Краудсорсінг, Змішання та інтеграція даних, Обробка природної мови, Мережевий аналіз, Прогнозна аналітика, Просторовий аналіз, Аналіз часових рядів. Методи кластерізації та джерела ВД. Особливі вимоги до СУБД для обробки ВД. Тема 4.4 Принципи роботи з Big Data. Метадані аудіо-відео даних, стандарт IBM® Intelligent Video Analytics, метадані у соціальних мережах, метаданні для сховищ та СУБД. Сервіси для аналізу та обробки метаданих.
Література: [БЛ: 19-21/ ДЛ: 24-27] |
|
Тема 4.5 Технології та засоби роботи з Big Data. Технології візуалізації ВД та їх проблеми. Життєвий цикл управління ВД та його етапи. Особливості застосування методів аналізу до ВД. Тема 4.6 Неструктуровані дані (НСД), засоби і методи їх аналізу та обробки. Основні властивості НСД. Text Mining та його базові елементи. RDF-сховища, їх особливості. Технологія Wiki технологія побудови Web-ресурсу групою людей.
Література: [БЛ: 19-21/ ДЛ: 24-27] |
|
5. Бездротові сенсорні мережі (БСМ) – новий тип систем для багато вузлової обробки даних в середовищі Інтернету речей. Тема 5.1 Принципи самоорганізації та адаптації БСМ. Переваги бездротових сенсорних мереж. Базові компоненти бездротової сенсорної мережі та їх функції. Ієрархічність БСМ. Протоколи маршрутизації для БСМ, особливості їх застосування. Стек протоколів ІоТ для обмеженого і необмеженого вузлів. Переваги систем на основі БСМ.
|
|
Тема 5.2 Підсистеми програмно-апаратної частини вузла БСМ. Архітектура БСМ. Аналіз систем агрегації даних та їх архітектурі особливості. Інформаційний інтегратор і агрегатор метаданих. Структура обробки інформації з сенсорів у Smart City. Тема 5.3 Технологія “Розумний пил” - новий вид програмних систем нанорівня. Intelligent Dust – основа мікрокомп’ютерів, їх прогнозуєма функціональність. Проект Michigan Micro Моті - розробка Мічіганського ун-ту, на основі крихітного процесору Phoenix. Його периферія і сенсори. Проблеми застосування технології.
Література: [БЛ: 15,16/ ДЛ: 15,16,19,20, 44-46] |
|
6. Інформаційні аспекти програмних систем Smart City. Тема 6.1 «Повсюдні операційні системи» (ПОС) - новий тип ОС для програмно-конфігурованого світу, їх особливості та характеристики. Типи ПОС (Ubiquitous OS). Категорії UOS - ОС для роботів, HomeOS, ОС для міста, ОС для Інтернету. Архітектура повсюдних ОС. Приклади розроблених ОС. Три принципи Концепції UOS. Міграція обчислень з центральної хмари на периферію за рахунок UOS.
|
|
Тема 6.2 Чатботи контакт центрів – програмні системи для комунікації організацій з клієнтами і надання персональних сервісів. Віртуальний цифровий асистент - частина інтерактивного процесу обслуговування клієнта у складі: чат-бота, аналітичної системи та людини. Його особливості та обмеження. Схема обробки клієнтських запитів та її компоненти, три основні режими спільної роботи чат-ботів та людей. Тема 6.3 Еластичні системи управління (Resilient control systems) – системи широко розподіленого управління, що змінюють свою поведінку для запобігання каскадним збоям. Обізнаність про стан і прийнятий рівень нормальної роботи об’єкту управління у відповідь на зовнішні та внутрішні атаки. Структура стійкої системи управління. Метрики базової стійкості.
Література: [БЛ: 5,10,25/ ДЛ: 37-39] |
|
7.Розвиток і застосування програмних систем в мультиагентних технологіях. Тема 7.1 Мультиагентні технології моніторингу та управління, як напрямок штучного інтелекту. Два напрямки розвитку мультиагентних систем (МАС). Програмні агенти. Співпраця агентів та види їх взаємодії. МАС – їх складові та функції. Базові архітектури агентів: «Рефлексійний агент» та його компоненти; Структура агента, що діє на основі цілей; Структура агента, що навчається. Тема 7.2 Базові види взаємодії між агентами та їх причини. Форми взаємодії між агентами. Проблеми координації поведінки агентів. Ознаки агентів. Інструментальні засоби для побудови програмних МАС. Складові МАС для підтримки процесів прийняття рішень. Архітектура МАС для пошуку інформації.
|
|
8. Кібер-фізичні системи – програмні системи нового типу для управління розподіленими процессами. Тема 8.1 Кібер-фізичні системи (Cyber-Physical System, CPS) – новий рівень індустріальних систем. Особливості кібер-фізичних систем та області застосування. Концептуальна схема CPS. Структура системи управління кібер-фізичної системи. Тема 8.2 Кібер-фізичні системи управління промислового типу – «Розумна вода», «Розумне тепло», «Розумна енергія». Інтелектуальність їх систем управління. Безпека кібер-фізичної системи. Створення систем захисту від кібер-фізічних атак.
|
|
9. Технології “розподілених реєстрів” – аналог «периметру безпеки» для розподілених систем ІоТ. Тема 9.1 Технології “розподілених реєстрів” у Smart City. Технології “розподілених реєстрів” мереж ІоТ. Вимоги до БД та до організації розподіленої обробки ВД. Загальна модель та прикладне використання розподілених реєстрів для стабілізації безпеки у децентралізованих системах моніторингу та управління. Ланцюжок блоків і структура блоку в розподіленому реєстрі. Тема 9.2 Проекти HyperLedger Fabric ІВМ - баз даних наступного покоління для міжгалузевих технологій блокчейну. Технології на базі BlockChain на прикладі багато вузлових баз даних. проекти прикладного напрямку: Enterprise Ethereum Alliance (EEA), Hyperledger Fabric та інші. Стандарти і принципи ЕЕА. Рівні механізму Blockchain в ЕЕА. Корпоративні блокчейн - платформи Hyperledger.
Література: [БЛ: 16,26/ ДЛ: 41] |
Дидактичні матеріали: презентація Power Point, комп’ютер, проектор. В режимі “online” – ZOOM конференції за розкладом.
Календарне планування лекційних та практичних занять
| Номер лекції | Номер практичного заняття | Дата проведення |
|---|---|---|
| Лекція 1 | Заняття 1 | За розкладом |
| Лекція 1,2 | Заняття 2 | За розкладом |
| Лекція 3,4 | Заняття 3 | За розкладом |
| Лекція 5,6 | Заняття 4 | За розкладом |
| Лекція 7,8 | Заняття 5 | За розкладом |
| … | … | … |
| Лекція 17,18 | Заняття 9 | За розкладом |
5. Комп'ютерний практикум
З даної дисципліни передбачається проведення зі студентами комп’ютерного практикуму. Основними цілями занять є:
засвоєння студентами знань з основних тем дисципліни та їх закріплення;
формування у студентів навичок і вмінь з аналізу роботизованого інтерактивного середовища.
| № з/п | Назва теми заняття |
|---|---|
| 1 | Архітектура інформаційних систем обробки даних розподілених об’єктів моніторингу |
| 2 | Мережі з топологією зірка на базі шлюзу і HUBу |
| 3 | Синхронні та асинхронні процеси обміну даними і повідомленнями. |
| 4 | Інфраструктура наземного центру управління повітряним роботом |
| 5 | Побудова бездротових сенсорних мереж, критерії адаптивності архітектури |
| 6 | Інфраструктура серверів і шлюзів системи обробки відеоданих та телеметрії |
| 7 | Периферійні вузли і пристрої інфраструктури IoRT та IoT. Структура бездротової мережі сенсорів. |
| 8 | Дослідження протоколів сенсорних мереж. Аналіз динамічної маршрутизації на протоколах XMPP, MQTT, СоАР, 6LoWPN, 802.15.4 |
| 9 | Дослідження Веб-сервісів Amazon Web Services – PeaaS |
Самостійна робота студента/аспіранта
Самостійна робота студентів складається з:
- підготовки до аудиторних занять (лекцій та практик),
виконання контрольних робіт (http://tc.kpi.ua/content/RIE; GOOGLE Disc викладача)
написання реферату (http://tc.kpi.ua/content/ RIE; GOOGLE Disc викладача)
Самостійна робота
|
|
|
|
|
3 |
|
|
1 |
|
|
1 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
4 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
36 |
Політика та контроль
Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Форми організації освітнього процесу, види навчальних занять і оцінювання результатів навчання регламентуються Положенням про організацію освітнього процесу в Національному технічному університеті України «Київському політехнічному інституті імені Ігоря Сікорського».
Політика виставлення оцінок: кожна оцінка виставляється відповідно до розроблених викладачем та заздалегідь оголошених студентам критеріїв, а також мотивується в індивідуальному порядку на вимогу студента; у випадку не виконання студентом усіх передбачених навчальним планом видів занять (атестаційних контрольних робіт, реферату) до екзамену він не допускається; пропущені заняття обов’язково мають бути відпрацьовані.
**Відвідування є обов'язковим (**за винятком випадків, коли існує поважна причина, наприклад, хвороба чи дозвіл працівників деканату). Якщо студент не може бути присутніми на заняттях, він все одно несете відповідальність за виконання завдань, що проводились в комп’ютерному класі.
Порядок зарахування пропущених занять. Відпрацювання пропущеного заняття з лекційного курсу здійснюється шляхом додаткових контрольних робіт чи захисту реферату за відповідною темою у вигляді презентації. Відпрацювання пропущеного лабораторного заняття здійснюється шляхом самостійного виконання завдання і його захисту відповідно до графіку консультацій викладача.
Реферати реалізуються шляхом підготовки і захисту реферату за відповідною темою у вигляді презентації, а сам реферат пересилається для перевірки викладачу через E-mail.
Політика академічної поведінки та доброчесності: конфліктні ситуації мають відкрито обговорюватись в академічних групах з викладачем, необхідно бути взаємно толерантним, поважати думку іншого. Плагіат та інші форми нечесної роботи неприпустимі. Всі індивідуальні завдання та курсову роботу студент має виконати самостійно із використанням рекомендованої літератури й отриманих знань та навичок. Цитування в письмових роботах допускається тільки із відповідним посиланням на авторський текст. Недопустимі підказки і списування у ході захисту лабораторних робіт, на контрольних роботах, на іспиті.
Норми академічної етики: дисциплінованість; дотримання субординації; чесність; відповідальність; робота в аудиторії з відключеними мобільними телефонами. Повага один до одного дає можливість ефективніше досягати поставлених командних результатів. При виконанні лабораторних робіт студент може користуватися ноутбуками. Проте під час лекційних занять та обговорення завдань лабораторних робіт не слід використовувати ноутбуки, смартфони, планшети чи комп’ютери. Це відволікає викладача і студентів групи та перешкоджає навчальному процесу. Якщо ви використовуєте свій ноутбук чи телефон для аудіо- чи відеозапису, необхідно заздалегідь отримати дозвіл викладача.
Дотримання академічної доброчесності студентів й викладачів регламентується кодекс честі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут», положення про організацію освітнього процесу в КПІ ім. Ігоря Сікорського
Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)
Розподіл балів, які отримують студенти на заняттях
| Види контролю | бали |
|---|---|
| Атестаційні контрольні (2 роботи) | 30 |
| Презентація на семінарі | 10 |
| Реферат з переліку тем | 20 |
R=(20+40)*0,6=36
Календарний контроль: провадиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу.
За результатами навчальної роботи за перші 7 тижнів максимально можлива кількість балів – 10 балів. На першій атестації (8-й та 9-й тиждень) студент отримує «зараховано» і 20 балів, якщо його поточний рейтинг не менше 10 балів.
За результатами 13 тижнів навчання максимально можлива кількість балів – 40 балів. На другій атестації (14-й тиждень) студент отримує “зараховано ” і 15 балів, якщо його поточний рейтинг не менше 30 балів. За виступ на семінарі -10 балів. За зарахований реферат - 20 балів.
Семестровий контроль: екзамен
Умови допуску до семестрового контролю: семестровий рейтинг мінімум 40 балів.
На екзамені студент може отримати максимум 60 балів.
повна відповідь - 60;
часткова відповідь - 20…59;
незадовільна відповідь - 0.
Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою:
| Кількість балів | Оцінка |
| 100-95 | Відмінно |
| 94-85 | Дуже добре |
| 84-75 | Добре |
| 74-65 | Задовільно |
| 64-60 | Достатньо |
| Менше 60 | Незадовільно |
| Не виконані умови допуску (<30) | Не допущено |
Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)
Теми рефератів по курсу СТСПС
Аналіз сучасних технологій та методологій розробки програмних систем
Аналіз класів і типів програмних систем
Порівняння методу розробки динамічних систем (DSDM) та методів адаптивної методології (ASD)
Порівняння методології SCRUM та Адаптивної методології (ASD)
Аналіз і порівняння сучасних адаптивних методологій
Аналіз технології «Функціонально-орієнтована розробка (FDD)»
Аналіз інфраструктури підтримки технологій IoP
Аналіз інфраструктури підтримки технологій IoT
Технологія People as a Service (PeaaS). Аналіз платформ - «соціальні пристрої» і «люди як сервіс»
Сервіси хмарних ресурсів. Аналіз технології PeaaS для задач Smart City
Big Data. Системи аналізу, що дозволяють отримати з великого обсягу даних корисну інформацію
Big Data. Системи агрегації і уніфікації даних, покликані впорядкувати і синхронізувати великі потоки даних
Big Data. Технології обробки інформації в ІоТ середовищі
Big Data. Аналіз вимог до БД для зберігання та обробки потоків великих даних
Big Data. Аналіз джерел ВД, їх особливості та характеристики
Big Data. Технології Інтелектуального аналізу великих даних
Big Data. Глибокий аналіз підготовлених великих даних
Big Data. Технології попередньої підготовки великих даних (методи первинної обробки)
Big Data. Види пошуку інформації в БД з використанням розподіленої та агломеративної структури збереження даних
Big Data. Аналіз методів кластеризації великих даних
Big Data. Інтелектуальний пошук з використанням емпірико - індуктивних досліджень для виділення нових знань (моделі, регулярності, паттерни, тощо)
Методи аналізу Big Data. Застосування та технологія Краудсорсінг (crowdsourcing)
Inteligens Data Mining. Методи класу Data Mining, аналіз їх характеристик і критерії застосування для вилучення нових знань з ВД
Inteligens Data Mining. Методи просторового аналізу (Spatial analysis)
Big Data. Технології екстракції знань з великих даних (відкриття структур і закономірностей)
Big Data. Каузальні моделі і мережі, аналіз режимів та переваг.
Технології розподілених реєстрів. Блокчеін (безпека внутрішня)
Inteligens Robotics. Технології розпізнавання образів (pattern recognition) з відеопотоку.
Inteligens Robotics. Технології машинного зору мобільних роботів для середовища Smart City
Inteligens Robotics. Проблеми управління «роєм» роботів в середовищі мобільних об’єктів
Inteligens (Smart) Informations. Проблеми збору даних в розподіленому багатоплатформеному середовищі Smart City
Сервіси інформаційної безпеки для Smart City. Технології розподілених реєстрів.
Мультиагентні технології моніторингу та управління об’єктами Smart City
Технологія програмних агентів для проектування та реалізації сервісів в інтелектуальних системах моніторингу та управління
Технології виду «Розумний пил» (для контролю та управління на рівні нанооб’єктів) для сенсорних мереж Smart City
Технологічна концепція ІоТ. Системи, що дозволяють збирати потрібну інформацію від об'єктів і забезпечують зворотний зв'язок з ними
Архітектура веб-сервісу для служб IoT. Аналіз та особливості застосування.
Аналіз протоколів Smart City – протоколи обміну повідомленнями.
Інтелектуальні мережі передачі даних між об’єктами Smart City
Аналіз технології та архітектури бездротових сенсорних мереж
Аналіз технологій збору та обробки даних на рівні мережі нижнього рівня в задачах ІоТ
Використання метаданих в задачах моніторингу та управління об’єктів Smart City
Засоби та методи аналізу неструктурованих даних. Аналіз Wiki-технології та її особливості.
Багатоагентні технології в задачах моніторингу та управління Smart City
Характеристики та види взаємодії агентів в середовищі мобільних об’єктів.
Види взаємодії агентів в програмному середовищі, аналіз їх характеристик і особливості застосування
Аналіз моделей координації поведінки агентів в багатоагентному середовищі
Аналіз архітектури інтелектуальних агентів та їх особливостей
Технологія створення програмних агентів із застосуванням мікросервісів
Штучний інтелект та мультиагентні технології моніторингу та управління
Робочу програму навчальної дисципліни (силабус):
Складено доцентом кафедри ІСТ, к.т.н., доцент, Тимошин Юрій Афанасійович
Ухвалено кафедрою ІСТ (протокол №1 від 30.08.2021р)
Погоджено Методичною комісією факультету (протокол №1 від 30.08.2021 р)
