Презентация Microsoft PowerPoint

1.

АРХИТЕКТУРА
Подготовил:
Гусейнов
Руслан Ис222/2 со

2.

АРХИТЕКТ УРА ФАЙЛ-СЕРВЕР
файл-сервер – это сетевая архитект ура, при которой данные
хранятся централизованно на выделенном файловом
сервере, а обработка данных происходит на клиентских
компьютерах. Основными компонентами такой архитект уры
являются:
Файл-сервер – централизованное хранилище файлов;
Клиенты – компьютеры пользователей, обращающиеся к
файлам на сервере;
Локальная сеть – для связи клиентов и сервера

3.

АРХИТЕКТ УРА ФАЙЛ-СЕРВЕР

4.

АРХИТЕКТ УРА ФАЙЛ-СЕРВЕР
Преимущества:
Простота разработки и внедрения. Не требуется создавать
сложные клиент-серверные приложения.
Низкая стоимость реализации. Достаточно файл -сервера и
ПК пользователей.
Высокая производительность для небольшого количества
пользователей. Сервер справляется с нагрузкой.
Недостатки:
Плохая масштабируемость при большом количестве
пользователей. Сервер и сеть быстро перегружаются.
Высокая нагрузка на сеть и клиенты при работе с базами
данных. Вся БД копируется на клиент.

5.

АРХИТЕКТ УРА КЛИЕНТ-СЕРВЕР
Клиент — сервер — вычислительная или сетевая архитект ура,
в которой задания или сетевая нагрузка распределены между
поставщиками услуг, называемыми серверами, и
заказчиками услуг, называемыми клиентами.
Фактически клиент и сервер — это программное
обеспечение.

6.

АРХИТЕКТ УРА КЛИЕНТ-СЕРВЕР
Преимущества:
Эффективное распределение ресурсов.
Упрощенное управление данными.
Недостатки:
Зависимость от надежности сервера.
Возможные проблемы с производительностью при большом
количестве клиентов

7.

МНОГОУРОВНЕВАЯ АРХИТЕКТ УРА
Многоуровневая архитект ура — клиент-серверная
архитект ура, в которой разделяются функции представления,
обработки и хранения данных. Наиболее распространённой
разновидностью многоуровневой архитект уры является
трёхуровневая архитект ура.

8.

МНОГОУРОВНЕВАЯ АРХИТЕКТ УРА
Преимущества:
Гибкость и повторное использование компонентов.
Легкость внесения изменений.
Недостатки:
Сложность реализации.
Возможные проблемы с производительностью.

9.

DATA MINING
Архитект ура Data Mining — это комплексный подход, который
поддерживает этапы предварительной обработки данных,
добычи и пост-обработки. Он позволяет эффективно
извлекать ценную информацию из сырых данных.
Преимущества:
Обнаружение скрытых инсайтов.
Улучшение принятия решений.
Недостатки:
Сложность и риск неправильной интерпретации данных.
Высокие затраты на внедрение и поддержку.

10.

ИНФОРМАЦИЯ И ЗНАНИЯ
Информация: Сырые данные, которые могу т быть обработаны
для получения знаний.
Знания: Обработанная информация, которая имеет смысл и
может быть использована для принятия решений.
Примеры:
Информация: Температ урные данные за день.
Знания: Анализ температ урных данных для прогнозирования
погоды.