Уеб базирани системи, представящи големи масиви от данни

Abstract

В тази дипломна работа, системите, които стоят на централно място и върху които се фокусира цялото внимание, са уеб базирани. Основни черти, които ги характеризират са големия брой конкурентни потребители, представянето на големи масиви от данни ( които могат да се разглеждат като дълги списъци от обекти ) и постоянната натовареност или големия брой активни сесии. Направен е обзор на шаблони за проектиране, даващи актуални решения за скелета на софтуер, представящ големи масиви от данни и са предложени препоръки за употребата им. Представените шаблони за проектиране, в зависимост от характерните черти на разглежданите системи са разпределени на три типа – подходящи за управление на сложни, многослойни системи, подходящи за управление на комуникацията с носителите на данни и подходящи за постигане на висока производителност. Изложени са техники, свързани с проектирането на визуализацията на данните във вид, който е максимално удобен за масовия потребител. Направен е анализ на принципите на дизайн на потребителския интерфейс. Като са взети предвид условията за представяне на огромното количество информация и конструиране на заявки към сървъра, пестящи машинни ресурси. Изложени са също и техники, свързани с проектиране на процесите на сървъра, грижещи се за извличането и подготовката на данните за визуализация. Едно от най-важните свойства на софтуера, представящ големи масиви от данни е неговото бързодействие. В дипломната работа са систематизирани стратегии за подобряване на бързодействието, ориентирани към високите нива на софтуера. Стратегиите засягат процесите на анализ на изискванията на системата, обектно- ориентирания диазайн, тестване и профайлинг. Систематизирани са също и тактики за постигане на високо бързодействие, ориентирани към най-ниското ниво на софтуера – нивото на програмния код. Тактиките са представени чрез добри практики за писане на качествен високопроизводителен програмен код. Представено е уеб базирано приложение, демонстираращо три различни подхода при извличане на големи масиви от данни – Традиционен, Page-by-Page Iterator и Value List Handler. Направен е сравнителен анализ и са обобщени резултатите от тестове при различни условия ( в зависимост от броя активни сесии на сървъра и размера на данните за визуализация )