Title: Интерфейс диагностики базы данных с предиктивной моделью анализа
Authors: Гайзуллин Т. Г.
Сивков В. С.
Соловьева Я. В.
Keywords: ACTIVE AVERAGE SESSIONS
Visual Studio Code
автоматизированные системы
алгоритмы обработки данных
базы данных
графики производительности
диагностика баз данных
информационно-логическая модель системы
логические модели баз данных
мониторинг баз данных
оптимизация запросов
предиктивная модель анализа
расширение AQO
системы-аналоги
физические модели баз данных
Issue Date: 2023
Citation: Гайзуллин, Т. Г. Интерфейс диагностики базы данных с предиктивной моделью анализа : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата), профиль "Информационные системы" / Т. Г. Гайзуллин ; рук. работы В. С. Сивков ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2023. - 1 файл (1,9 Мб). - Текст : электронный
Abstract: Цель работы заключается в разработке и реализации программного инструмента для мониторинга и анализа производительности баз данных с использованием методов машинного обучения и анализа данных.Основная задача такого интерфейса - предоставить пользователю возможность получать быстрый и точный анализ производительности баз данных, а также предоставлять прогнозы по поведению баз данных вбудущем. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью plantUML. Система реализована на языке Python с помощью свободной интегрированной среды разработки приложений Visual Studio Code.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44532
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.