Implementacja aplikacji eksplorującej dane w architekturze zorientowanej na usługi

• Autorzy: Piekarski J. , Podraza R.

Warianty tytułu

EN

Implementation of data mining application in SOA on example of spring on mars application

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wyraźnym trendem rozwoju systemów informatycznych jest dynamiczny wzrost aplikacji internetowych udostępnianych przy pomocy przeglądarek internetowych. Dla użytkownika nie ma znaczenia, w jaki sposób realizowana jest funkcjonalność systemu. W szczególności architektura zorientowana na usługi (ang. SOA - Service Oriented Architecture) pozwala na niezależne tworzenie i włączanie funkcjonalności realizowanych przez usługi. System ARES służący do eksploracji danych powstał jako aplikacja monolityczna. Została podjęta próba zaimplementowania systemu ARES w architekturze SOA. Niniejsza praca prezentuje motywację podjęcia próby migracji z architektury monolitycznej do zorientowanej na usługi oraz wstępne analizy i oceny uzyskanego rozwiązania.

EN

Contemporary software systems are developed as distributed net applications, which are accessed by internet browsers performing specialized code. Service Oriented Architecture (SOA) rules define independent development and maintenance of functionalities implemented as services. ARES System has been implemented as a stand-alone application. There was an attempt to migrate the system to SOA. The paper presents motivations of the attempt as well as preliminary analysis and evaluation of the resulting solution.

Słowa kluczowe

PL

systemy informatyczne; aplikacje internetowe; SOA; system ARES

EN

ARES system; SOA; net applications; internet browsers

• Wydawca: Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne
• Rocznik: 2010
• Tom: T. 19
• Strony: 41--46
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Piekarski J.

autor

Podraza R.

• Politechnika Warszawska Instytut Informatyki

Bibliografia

• [1] Podraza R.: Credibility Coefficients in Hybrid Artificial Intelligence Systems, In E. Corchado et al. (Eds.), Hybrid Artificial Intelligence Systems, Lecture Notes in Artificial Intelligence LNAI 5572, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2009, s. 187–194, (Proc. 4th International Conference, HAIS 2009, Salamanca, Spain, June 2009).
• [2] Podraza R., Kalinowski M.: ARES Systems - Integration of Analysis Methodologies, in G. Setlak, K. Markov (Eds.), Intelligent Information and Engineering Systems, International Book Series “Information Science and Computing”, No. 13, ITHEA, 2009, s. 49–56.
• [3] Woods D., Mattern Th.: Enterprise SOA, O'Reilly Media, 2006.
• [4] Pawlak Z.: Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Kluwer, 1991.
• [5] Dong G., Li J.: Efficient Mining of Emerging Patterns: Discovering Trends and Differences, Proc. of the SIGKDD (5th ACM Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining), 1999.
• [6] Schmilovici A.: Support Vector Machines, in Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Maimon O., Rokach L. (Eds.), Springer Science + Business Media Inc., 2005, s. 257–274.
• [7] UCI Machine Learning Repository, School of Information and Computer Science, University of California, USA, (http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository).