Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы Аналіз даних: OLAP

Аналіз даних: OLAP
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

Аналіз даних: OLAP

 Припустимо тепер, що в загальному випадку є корпоративне СД і ряд Вітрин Даних. Яким чином слід організувати доступ до інформації для аналізу? Зараз прийнята точка зору, згідно якої вимагається забезпечити можливість аналізу даних як з Вітрин, так і безпосередньо зі Сховища. Різниця тут визначається не стільки розміром бази (Вітрина може лише не набагато поступатися Сховищу), скільки тим, що Вітрини, як правило, не містять детальних - неагрегованих даних. Це означає, що аналіз даних Вітрини не вимагає глибокої деталізації і часто може бути виконаний більш простими засобами.
 Разом з могутніми серверами багатовимірних баз даних і Rolap-серверами на ринку пропонуються клієнтські Olap-сервери, предназначені, головним чином, для роботи з невеликими об'ємами даних і орієнтовані на індивідуального користувача. Подібні системи були названі настільними, або Dolap-серверами (Desktop OLAP). В цьому напрямі працюють фірми Business Objects (Business Objects 5.0), Andyne (CubeCreator, PaBLO), Cognos, Brio Technology.
 Лідером поки вважається компанія Cognos, що поставляє продукти PowerPlay, Impromptu і Scenario. PowerPlay - це настільний Olap-сервер, для витягання даних з реляційних баз даних (Paradox, dBase, Clipper), "плоских" файлів і електронних таблиць (Microsoft Excel) , використовується генератор запитів і звітів Impromptu. Потім спеціальний компонент, званий Transformer, поміщає витягнуті дані в клієнтську багатовимірну базу, яка називається PowerCube. Споживачам надаються широкі можливості по управлінню PowerCube: передавати її від користувача до користувача за запитом, і примусово, розміщати на сервер для розділення доступу до неї або пересилати по електронній пошті.
Cognos спробувала зробити свій продукт максимально відкритим: по-перше, PowerCube може бути поміщений в реляційні бази Oracle, Informix, Sybase, MS SQL Server на платформах UNIX, HP/UX, Sun Solaris, IBM AIX, по-друге, сам PowerPlay здатний аналізувати вміст не тільки PowerCube, але і інших багатовимірних баз даних.
 Варто відзначити, що всі ці фірми об'єднує прагнення включити в свої продукти компоненти, призначені для Інтелектуального Аналізу Даних (Data Mining, ІАД). Наприклад, зусилля Business Objects і Cognos направлені на підготовку останніх версій компонентів Business Miner і Scenario, відповідно, призначених саме для ІАД.
 Необхідно також згадати про новий напрям розвитку архітектури систем клієнт-сервер, названою трьохрівневою архітектурою клієнт-агент-сервер. Стосовно СППР, традиційна дворівнева архітектура має на увазі, що Сховище Даних або Вітрина Даних розміщуються на сервері, а аналітична обробка і призначені для користувача інтерфейси підтримуються клієнтом. Можна привести деякі умови, при яких дворівнева архітектура працює ефективно:
 - об'єм даних, що пересилаються між клієнтом і сервером, не дуже великий;
 - велика частина обчислень може бути виконана наперед;
 - коло користувачів-клієнтів чітко визначений, так що сервер обслуговує невелике число запитів в одиницю часу;
 - немає необхідності підтримувати розділення даних між клієнтами (клієнти ізольовані один від одного);
 - додатки не вимагають постійних модифікацій і удосконалень.
 Практика показує, що аналітична обробка, не дивлячись на підготовленість агрегованих даних в Сховищі або Вітрині, може виявитися не такою простою задачею. Наприклад, якщо вимагається проаналізувати відношення прибутку до витрат. Можливо, цю задачу доведеться вирішувати динамічно, оскільки саме такого відношення в Сховищі може і не бути (при тому, що прибуток і витрати, швидше за все, там присутні). Виконання подібних обчислень на клієнті перенавантажує систему, збільшує час відгуку, вимагає повторних обчислень при повторенні запиту або зберігання одного разу обчислених значень в пам'яті клієнта. В цьому випадку прийнято говорити, що клієнт стає "важким" (fat), що приводить до деградації всієї системи.
 В трьохрівневій архітектурі між клієнтом і сервером (який тепер називається корпоративним сервером) розміщається ще один сервер, названий сервером додатків. Обов'язком корпоративного серверу є робота з корпоративними даними, наприклад з Сховищем Даних: організація доступу до Сховища, розділення ресурсів між клієнтами і т. д. Клієнт як і раніше реалізує призначений для користувача інтерфейс, виконує призначені для користувача операції з даними і береже локальні дані. Сервер додатків виконує роль посередника між клієнтом і корпоративним сервером, знижуючи навантаження на останній.
 Для даної архітектури в прикладі з пошуком відношення прибуток/витрати, обчислення цього відношення слід було б виконувати на сервері додатків. В Rolap-системах сервер додатків виконує з'єднання таблиць відповідно до призначеного для користувача запиту. Крім того, сервер додатків може здійснювати динамічну агрегацію даних. В Dolap-системах сервер додатків може берегти клієнтські гіперкуби.
 Логічне розділення системи на три рівні не означає наявності трьох фізичних рівнів обробки. Теоретично всі три рівні може бути реалізовано на одній машині. Наявність трьох логічних рівнів означає, по-перше, строге розділення обов'язків між рівнями і, по-друге, регламентацію зв'язків між ними. Так, наприклад, клієнт не може безпосередньо звернутися до корпоративного серверу.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить