ZIEIT's DSpace Repository
ВДОСКОНАЛЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ДАНИХ З МЕТОЮ ПРИСКОРЕННЯ РЕНДЕРИНГУ ГРАФІКИ
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
ВДОСКОНАЛЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ДАНИХ З МЕТОЮ ПРИСКОРЕННЯ РЕНДЕРИНГУ ГРАФІКИ
Чистяков, М.В.
Date:
2025-01-16
Abstract:
Кваліфікаційна магістерська робота містить 119 сторінок, 3 рисунка, 13 таблиць, 22 лістинги, 31 бібліографічних посилань.
Метою роботи є розробка та впровадження ефективних механізмів обробки великих даних, спрямованих на підвищення швидкості рендерингу графіки при забезпеченні високої якості зображення та оптимального використання обчислювальних ресурсів.
Об’єктом дослідження є процеси обробки великих даних у системах рендерингу графіки.
Предметом дослідження виступають методи, алгоритми та інструменти вдосконалення обробки великих даних для підвищення продуктивності і швидкості рендерингу графіки.
Дана робота присвячена вдосконаленню механізмів обробки великих даних для прискорення рендерингу графіки. Перший розділ висвітлює теоретичні аспекти роботи з великими даними: їхні характеристики, методи організації та зберігання, а також технології аналізу. Окрему увагу приділено перспективам оптимізації обробки даних, що створює основу для подальших практичних рішень.
У другому розділі проведено аналіз сучасних підходів до прискорення рендерингу графіки, включаючи використання паралельних обчислень, спеціалізованих бібліотек та фреймворків.
В третьому розділі запропоновано та реалізовано практичні механізми вдосконалення, зокрема мемоізацію даних, ліниве завантаження компонентів та інструменти агрегації, інтегровані у веб-додаток на базі React.
Description:
В ході даної роботи було проведено дослідження на задану тему та покроково виконано завдання. Дана кваліфікаційна магістерська робота містить всебічне та методологічно ретельне дослідження проблем і рішень, пов’язаних з оптимізацією обробки великих даних та візуалізації графіки. Завдяки систематичному підходу, що включає теоретичний аналіз, порівняльну оцінку та практичну реалізацію, дослідження сприяє вдосконаленню методів візуалізації даних у високонавантажених обчислювальних середовищах, особливо тих, що включають Інтернет речей.
У першому розділі було створено теоретичні основи шляхом аналізу природи, характеристик і складності великих даних. Він підкреслив еволюцію ролі великих даних у сучасних обчислювальних середовищах і пов’язані з цим проблеми зберігання, обробки й аналізу. Були детально розглянуті критичні методи управління великими даними, включаючи реляційні бази даних, системи NoSQL і хмарні рішення для зберігання даних. Крім того, досліджувалися такі методи оптимізації, як розділення даних, індексування, кешування та стиснення, підкреслюючи їхню роль у забезпеченні ефективного пошуку та зберігання даних. У розділі також підкреслюється зростаюча актуальність хмарних технологій і нових парадигм у вирішенні поточних обмежень, створюючи теоретичну основу для наступних досліджень.
У другому розділі було проведено поглиблене вивчення методів прискорення рендеринга графіки в контексті великих даних. Це передбачало детальну класифікацію механізмів обробки великих даних і дослідження сучасних алгоритмів, фреймворків і бібліотек, пов’язаних з оптимізацією рендерингу. Дослідження вивчало такі алгоритми, як мемоізація, згортання текстур, методи рівня деталізації і паралельна обробка, оцінюючи їхню ефективність у покращенні ефективності візуалізації. Бібліотеки та фреймворки, зокрема Vulkan, OpenGL, DirectX, Hadoop і Spark, систематично оцінювалися, щоб визначити їхні переваги та обмеження. Зокрема, у розділі порівнювалися різні архітектури візуалізації – рендеринг на стороні сервера, рендеринг на стороні клієнта, гібридний рендеринг і рендеринг на основі GPU – на основі показників продуктивності, створюючи надійну основу для вибору бібліотеки Recharts як основного інструменту для впровадження візуалізацій даних.
Третій розділ перевів теоретичні ідеї в практичне застосування, детально описуючи розробку та оцінку вдосконаленого механізму обробки даних, призначеного для візуалізації великих даних. Основні висновки та методології включали:
1. Бібліотека Recharts дозволила створювати високоінтерактивні та адаптивні візуалізації, вирішуючи обчислювальні проблеми, пов’язані з великими наборами даних, зберігаючи при цьому зручні характеристики продуктивності.
2. Мемоізація даних ефективно зменшило накладні витрати на візуалізацію шляхом кешування результатів обчислень, мінімізації надлишкової обробки та значного підвищення швидкості реагування додатків у динамічних сценаріях.
3. Відкладене завантаження відкладало ініціалізацію некритичних компонентів, оптимізуючи використання ресурсів і покращуючи час початкового завантаження, особливо в модульних веб-додатках.
4. Інструменти агрегації даних зіграли ключову роль у попередній обробці необроблених даних, зменшивши обчислювальне навантаження на механізми візуалізації та забезпечивши ефективну візуалізацію великих наборів даних.
5. Web Workers спрощували багатопотокову обробку, дозволяючи розвантажувати інтенсивні обчислення з основного потоку, що підтримувало швидкість реагування програми за високих навантажень.
6. Віртуалізація списків оптимізувала відтворення великих наборів даних у табличних форматах, зосередившись на видимих рядках даних, зменшивши споживання пам’яті та покращивши швидкість відтворення.
Комплексне тестування підтвердило ефективність цих підходів, продемонструвавши суттєві покращення в часі візуалізації, використанні пам’яті та взаємодії з користувачем. Кожен метод оптимізації було перевірено на основі великомасштабних наборів даних, підкреслюючи його конкретний внесок у загальну продуктивність системи.
Результати цієї кваліфікаційної магістерської роботи підкреслюють важливість інтеграції додаткових стратегій оптимізації для вирішення багатогранних проблем візуалізації великих даних. Удосконалений механізм обробки даних, розроблений в даній роботі, пропонує масштабоване, ефективне та орієнтоване на користувача рішення, що робить значний внесок у галузі аналітики великих даних і розробки веб-додатків.
Підсумовуючи, це дослідження не лише поєднує теоретичні знання з практичним впровадженням, але й закладає основу для подальших інновацій у обробці великих даних і візуалізації графіки. Методології та ідеї, представлені в цій дисертації, мають потенціал для інформування про майбутні досягнення як в академічних дослідженнях, так і в промислових застосуваннях, стимулюючи еволюцію інтелектуальних, високопродуктивних систем візуалізації даних у світі, що дедалі більше керується даними.
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection