Please use this identifier to cite or link to this item:
http://eir.kntu.net.ua/jspui/handle/123456789/1212
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Хмель, Микита Олегович | - |
dc.date.accessioned | 2024-04-16T08:22:57Z | - |
dc.date.available | 2024-04-16T08:22:57Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Хмель, М. О. Дослідження методів масштабування розподілених високонавантажених фінансових застосунків, що працюють в режимі реального часу : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / М. О. Хмель ; наук. керівник канд. техн. наук, доц. О. М. Ляшенко. – Хмельницький : ХНТУ, 2023. – 87 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://eir.kntu.net.ua/jspui/handle/123456789/1212 | - |
dc.description.abstract | У контексті постійного розвитку світу фінансових транзакцій та послуг у реальному часі, ця кваліфікаційна робота магістра досліджує важливі аспекти ефективності, надійності та швидкості обробки даних у фінтех-галузі. З урахуванням зростання попиту на фінансові послуги в реальному часі від нових учасників, таких як Facebook, Google та інших, вивчається роль хмарної інфраструктури в низькозатримкових транзакціях. Основною спрямованістю роботи є проблеми високочастотної фінансової торгівлі та автоматизованої торгівлі, де мільйони доларів можуть бути втрачені через найменші затримки. Обґрунтовується необхідність багаторегіонального розгортання та георозбиття даних у фінансових установах, які мають операції в різних регіонах. Висвітлюється роль технологій, таких як CockroachDB, Apache Spark та інших, які пропонують георозбиття для ефективного розгортання в кількох регіонах, забезпечуючи максимальну швидкість та конфіденційність даних. Детально розглядаються виклики, пов'язані із стрімким зростанням обсягу фінансових даних, використанням передових технологій для оптимізації обчислень, а також проблеми аналітики великих даних. Зазначається, що затримка стає критичним елементом у вирішенні завдань, пов’язаних з великим обсягом фінансових даних у реальному часі. В роботі висвітлюється також роль глибокого навчання у фінансовій аналітиці, висунуті вимоги до програмного/апаратного забезпечення, а також розглядаються методи масштабування для оптимізації ефективності обчислень і досягнення наднизьких затримок. Завдяки детальному аналізу наведених викликів із затримкою в обробці фінансових даних, робота надає важливий внесок у розуміння та розв'язання цих проблем у фінтех-галузі. | uk_UA |
dc.language.iso | other | uk_UA |
dc.publisher | ХНТУ | uk_UA |
dc.subject | Фінтех, | uk_UA |
dc.subject | низькозатримкова обробка, | uk_UA |
dc.subject | георозбиття даних, | uk_UA |
dc.subject | великі дані, | uk_UA |
dc.subject | глибоке навчання, | uk_UA |
dc.subject | абсолютна затримка, | uk_UA |
dc.subject | IoT, | uk_UA |
dc.subject | ШІ | uk_UA |
dc.title | Дослідження методів масштабування розподілених високонавантажених фінансових застосунків, що працюють в режимі реального часу | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
Appears in Collections: | Спеціальність 121 Програмне забезпечення систем |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Хмель М. О. Дослідження методів масштабування розподілених високонавантажених фінансових застосунків...pdf | 226.33 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.