Реплікація
Реплікація — це механізм розподілу даних за вузлами, що дозволяє зберігати копії тих самих даних на різних вузлах мережі з метою прискорення пошуку і підвищення стійкості до відмов. Відношення чи фрагмент є реплікованим, якщо його копії зберігаються на двох або більше вузлах (копії ще називають репліками). За повної реплікації відношення його копії зберігаються на всіх вузлах мережі. Допускається ситуація, коли вся база даних зберігається на всіх вузлах мережі — це називається повною реплікацією бази даних. Переваги реплікації:
Доступність (у разі перебою в роботі вузла, що містить відношення Я, його доступність на інших вузлах зберігається);
4 паралелізм (виконання запитів до відношення Я може бути розпаралелено за всіма репліками відношення);
Зниження вартості передавання даних (відношення Я достуїпіе локально в усіх вузлах, де є його репліки). Недоліки реплікації:
Підвищується вартість зберігання, створення і відновлення даних; підвищуються вимоги до ресурсів;
♦ Ускладнюється підтримання цілісності даних, наприклад одночасне відновлення різних реплік одного й того ж відношення
Механізми реплікації
Для реалізації реплікації використовуються три сервери: видавець, дистриб'ютор і передплатник.
Видавцем називають сервер, що надає розміщені на ньому дані для копіювання на інші сервери. Окрім створення копії даних, видавець відстежує внесені до його бази даних зміни і готує нову копію.
Дистриб'тотором називається сервер, що підтримує розподілену базу даних. Він виконує роль посередника, копіює всі публікації, підготовлені видавцем, і пересилає їх передплатникам. Дистриб'ютором може бути виділений сервер або сервер^ сконфігурований як видавець чи передплатник. Конкретні функції, що їх виконує дистриб'ютор, залежать від методів реплікації.
Передплатником називається сервер, що отримує копії даних, надані видавцем. Механізми зміни даних передплатником відрізняються від механізмів зміни даних видавцем.
Є два методи відновлення даних передплатників:
+ Реплікація за запитом. Передплатник періодично звертається до дистриб'ютора із запитом про зміни, що відбулися з моменту останнього з'єднання.
+ Примусова реплікація. Дистриб'ютор сам встановлює з'єднання з передплатником і пересилає йому необхідні дані.
Залежно від методу реплікації, передплатники можуть чи не можуть вносити зміни в репл і ковані дані. У найпростішому випадку змінювати дані може тільки видавець, у складніших моделях реплікації - передплатники і видавці. Змінені дані, отримані від усіх передплатників, синхронізуються і поєднуються з даними видавця, а потім розсилаються передплатникам.
Моделі реплікації
€ такі моделі реплікації:
♦ Реплікація моментальних знімків;
♦ Реплікація транзакцій.
Реплікація моментальних знімків є найпростішою моделлю реплікації. Моментальний знімок - це повна копія даних, обраних для реплікації; вона розсилається передплатникам.
Під час ретиіікації тпранзакцій використовується журнал транзакцій бази даних. Обрані транзакції копіюються в базу даних дистриб'ютора зі збереженням інформації про послідовність їхнього виконання, потім розсилаються серверам- передплатникам і виконуються на них у тому ж порядку, в якому виконувалися на сервері-видавці.
Цей механізм зменшує завантаження мережі, його рекомендується використовувати у великих базах даних з невеликою кількістю змін.
Топологія реплікацій
Топологія реплікацій описує характер взаємозв'язків між учасниками реплікації:
4 реплікація «один-до-багатьох» передбачає наявність одного видавця і кількох передплатників;
+ реплікація «багато-до-одного» має місце, коли дані від кількох видавців пересилаються одному передплатнику;
+ реплікація «багато-добагатьох» означає, що дані від кількох видавців переся- даюті>ся кільком передплатникам.
32. Експертні системи та бази знань. Призначення експертних систем. Структура експертних систем. Представлення знань в експертних системах. Поняття експертної системи. Властивості знань.
БАЗИ ЗНАНЬ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ
Експертна система – це комп’ютерна програма, яка оперує знаннями певної предметної області з ціллю формування рекомендацій або вирішення проблеми
Експертна система може або повністю брати на себе функції людини -спеціаліста, або грати роль асистента для людини, яка приймає рішення • Інженерія знань - процес створення експертної системи
Типи задач: • Отримання інформації з первісних даних (сигнали від датчиків) • Діагностика несправностей (як у технічних системах, так і в організмі людини) • Структурний аналіз складних об’єктів (наприклад, хімічних сполук) • Вибір конфігурації складних багатокомпонентних систем (наприклад, розподілених комп’ютерних систем) • Планування послідовності виконання операцій, які призводять до заданої цілі (керування роботами)
Характеристики експертних систем • Експертні системи моделюють не стільки фізичну природу певної проблемної області, скільки механізм мислення людини по відношенню до рішення задач у цій області • Експертна система окрім виконання обчислювальних операцій, формує певні висновки на основі тих знань, якими вона володіє • Знання в системі представлені на спеціальній мові та зберігаються окремо від програмного коду, який формує висновки → база знань • При рішенні задач основними є евристичні та наближені методи, які не є повними. Тут евристика – це правило впливу, яке у машинному вигляді представляє певне знання людини
Функції експертних систем • Придбання знань • Представлення знань • Керування процесом пошуку рішень • Роз’яснення прийнятого рішення.
Сфера штучного інтелекту нині набуває активного розвитку. Основний напрямок новітніх розробок спрямований на автоматичне накопичення і формування знань. Поширеним стало використання експертних систем в діагностуванні. Така система співставляє певні необхідні характеристики об’єкта з деяким класом заданих характеристик і, таким чином, приймає рішення про справність або ж несправність цього об’єкта. Тобто якщо під час співставлення будуть спостерігатися відхилення від норми, за певними встановленими правилами, буде прийматися рішення про несправність. Експертні системи стають надзвичайно популярними на ринку програмного забезпечення, адже дають змогу полегшити прийняття рішень у різноманітних напрямках при вирішенні трудомістких задач. Допомагають менш досвідченим користувачам знайти шлях до прийняття рішення. Експертна система являє собою складний програмний комплекс, що акумулює знання спеціалістів у певній предметній області. Менш досвідчені користувачі можуть використовувати їх для вирішення своїх задач. Експертна система включає в себе два компоненти: базу знань і програмний інструмент доступу і обробки знань, що складається з механізмів виводу рішень, набуття знань, пояснення отриманих результатів і інтелектуального інтерфейсу. І тут центральним компонентом експертної системи є саме база знань. Слід розуміти, що знання відрізняються від даних. Під даними розуміють окремі факти, що характеризують об’єкти, процеси, явища предметної області, а також їх властивості. А знання є законами або ж принципами предметної області, вони отримані у результаті практичної діяльності і професійного досвіду. Таким чином знання основані на даних. База знань в експертній системі призначена для збереження довгострокових даних, що описують область, яка розглядається (а не поточних даних), і правил, що описують перетворення даних цієї системи. Головним в експертній системі є механізм, що здійснює пошук у базі знань, за певними правилами, для отримання рішення. Найбільшого поширення набули продукційні моделі представлення знань. При цьому база знань складається з набору певних правил. Програма, яка керує перебором правил, називається машиною виведення, або ж інтерпретатором правил. Він виконує дві функції, а саме: перегляд фактів, що містяться у базі даних і правил, що містяться у базі знань і додавання у базу даних нові факти, а також визначення порядку перегляду і застосування правил. Ми можемо виділити три основні стратегії проведення стадії отримання знань при розробці експертних систем. Під час формування поля знань ключовим питанням є сам процес отримання знань. Термін «отримання» пояснюється або ж дуже широко і тоді він включає весь процес передачі знань від експерта у базу знань, або ж як автоматизований процес побудови бази знань шляхом діалогу експерту і спеціальної програми. Стратегії отримання знань У обох цих випадках термін «отримання» не стосується формування знань із потоку інформації про предметну ділянку. Цей процес описується поняттям «вилучення» (на Рис.1 зображено у блоці під номером 1) знань. Це процедура взаємодії експерта з джерелом знань, у результаті якої стають явними процес роздумів спеціалістів при прийнятті рішень і структура їх уявлень про предметну область. Процес вилучення знань довготривалий і потребує значної роботи, адже інженеру по знанням потрібно відтворити модель предметної області, якою користуються експерти для прийняття рішень. Процес аналізу даних і виявлення прихованих закономірностей з використанням спеціального математичного апарату і програмних засобів має назву формування знань (на Рис.1 зображено у блоці під номером 3).
Висновки:
База знань є ядром експертної системи, сукупністю знань предметної області, що записана на машинному носії у формі, що зрозуміла як експерту, так і користувачу. У процесі роботи з експертною системою користувач має можливість поповнювати базу даних і базу знань, таким чином «навчати» систему. Експертна система під час роботи використовує ту базу знань, яка закладена в неї при розробці і поповнюється в процесі експлуатації. Це знання та досвід людей, які фахівцями у конкретній галузі. У теперішній час у сфері баз знань інтелектуальних систем уже є суттєвий теоретичний базис, існує достатньо широкий спектр відповідних методів і технологій розробки. Багато з них підтримані адекватним програмним інструментарієм.
1 2 3 4 5 6 7 8 9