Темы проектов студентов

Распределенная система обработки растровых данных

2 November 2015 // by admin // Темы проектов студентов // Comments (0)

	Тема свободна.

Курс: без ограничений. Необходимо знание языка Java.

Тема из раздела big data. Практически важна. Код будет использован в реальной системе.

Постановка задачи. На компьютерном кластере на каждом узле (компьютере) размещены данные. Разработать программу, которая позволяет параллельно (одновременно на каждом узле) выполнять обработку данных. Например, вычисление среднего, построение многоуровневой пирамиды, преобразование форматов данных.

Основные сложности:

узлы могут выходить из строя во время работы, место на диске может закончиться, сетевое соединение может прерываться –> задача может быть не выполнена либо выполнена частично
следовательно, нужны распределенный протокол подтверждения гарантии целостности и завершенности операции (commit), сборка “мусора” и т.п.
для выполнения операции могут потребоваться данные с другой машины, которые надо также надежно передать

Основные инновационные идеи — (*) выразить подходы обработки данных с помощью функционального программирования для более удобного распараллеливания; (**) использование специального подхода планирования задач, описания и контроля их выполнения; (***) представление растровых данных в удобном для распараллеливания виде.

Усложнением является разработка новых алгоритмов параллельных вычислений результатов на основе заранее подготовленных данных. Пример статьи на эту тему: Computing aggregate queries in raster image databases using pre-aggregated data.

Очерки алгоритмов реализации этих ограничений разработаны, будут объяснены выбравшему тему студенту.

Facebook

Google

Twitter

Визуализация и редактирование треков на карте

1 November 2015 // by admin // Темы проектов студентов // Comments (0)

	Тема занята

Курс: 1—4. Необходимо знание языка Java. Много программирования. Опыт работы с БД, web framework. Результаты будут использованы для практически важных задач.

С использованием Vaadin и Google Maps необходимо визуализировать треки и обеспечить возможность их редактирования.

Примеры треков:

рейсы самолетов
путешествия
пути циклонов
многие другие…

tracks_global

tracks_zoom

Обеспечить такие виды запросов (треки хранятся в базе данных):

вывод всех треков за заданный интервал времени
вывод всех треков за все время в заданном регионе
вывод треков с заданными характеристиками
другие виды запросов

Особенности: треков по запросу может быть много! Нужны особые методы визаулизации.

Обеспечить такие способы визуализации:

разная пиктограмма в зависимости от атрибута узла трека (даты, высоты местности, силы циклона, …)
разный цвет, толщина, вид линии для отрезка трека в зависимости от атрибута
вывод актрибутов рядом с пиктограммами
другие способы

Обеспечить такие возможности редактирования:

удаление/добавление вершины в трек
изменение атрибутов
соединение двух разных треков
другие возможности

Facebook

Google

Twitter

Сравненительный анализ производительности растровых баз данных

1 November 2015 // by admin // Темы проектов студентов // Comments (0)

	Тема занята

Курс: без ограничений.

Растровые баз данных: GeoServer, TDS, RasDaMan, PostGIS, SciDB и другие. Особенность темы: навыки работы с этими серверами и программирование на Java.

Основные сложности:

реализация подключения к этим БД
наполенение их тестовыми данными
написание кода, который моделирует несколько тысяч одновременных клиентов для создания high load на сервер

Тема на 1/4 связана с исследованием, 1/4 с кодированием, 1/4 разбор этих систем, 1/4 понимание растровых данных (с которыми будем работать – спутниковые, прогнозы погоды и т.п.).

Facebook

Google

Twitter

Методы и способы сжатия ретроспективных растровых данных

29 October 2015 // by admin // Темы проектов студентов // Comments (0)

	Тема свободна.

Тема практически важна. Подходит для 2,3 курса, ВКР, 1 курса мигистратуры.

Данные дистанционного зондирования Земли (спутниковые данные), моделирования климата, наблюдения астрономических телескопов являются растровыми и имеют большие объемы. Следовательно, сжатие этих данных позволяет сократить объем хранимой на диске и передаваемой по сети информации.

Особенность: данные представляют собой временные ряды (ретроспективу) наблюдений. Такие данные напоминают последовательность кадров из фильма. Однако сжимать их надо методами без потерь, в отличие от видиоинформации.

Преимущества данной темы: