Разработка Data API для нейрофизиологических исследований

Введение 4
1. Обзор предметной области 5
1.1. ckan 5
1.2. Распределенные файловые системы 6
1.3. Протоколы передачи данных 6
1.4. Система единой авторизации 6
1.4.1. CAS 6
1.4.2. OIDC 7
1.5. Вывод 7
2. Используемые технологии 9
2.1. MEAN стек 9
2.2. MongoDB 9
2.3. Node.js 9
2.4. Angular 6 10
2.5. express.js 10
2.6. npm 10
2.7. Mongoose 10
2.8. OpenID 11
2.9. .Net Core 11
3. Архитектура DataAPI 12
3.1. DataAPI 12
3.2. Сервисы узла системы 15
3.2.1. Сервис Sendfile 15
3.2.2. Сервис Watcher 15
3.3. Клиентское приложение для передачи файлов 16
3.4. Клиентские приложения Data API 16
4. База данных: MongoDB 19
4.1. Схема профиля пользователя 19
4.1.1. Схема 20
4.1.2. Виртуальные методы 20
4.2. Схема узла DataAPI 21
4.3. Схема файла 22
4.4. Схема токена 23
5. Единая система аутентификации 25
5.1. Общая конфигурация OIDC 26
5.1.1. Блок настройки доступа к данным 27
5.2. Адаптер базы данных 27
5.3. Список клиентских приложений 28
5.4. Ключи шифрования 28
6. DataAPI 30
6.1. API для клиентских приложений 30
6.1.1. Проверка авторизованности пользователя 33
6.1.2. Проверка роли пользователя 34
6.2. API для узлов кластера 35
6.2.1. Предобработка запроса от узла кластера 35
6.2.2. Подпись с помощью секретного ключа узла .... 36
6.3. API для клиентского приложения Sendfile 37
6.4. Передача файлов 37
6.4.1. Протокол передачи файла 38
6.5. Перепроверка файлов 38
6.5.1. Data API 39
6.5.2. Watcher-сервис 41
6.6. Проверка доступности сервисов на вычислительном узле 42
6.7. Обнаружение и устранение проблем у файлов 44
Заключение 47
Список литературы 48

Купить

Современную научную деятельность невозможно представить без активного использования информационных технологий. В частности, это относится к исследованиям в области патологий мозга.
Проведение комплексных исследований затрудняет неоднородность данных, разнообразие форматов представления и ресурсоемкая предварительная обработка. Для исследователя процесс объединения данных для каждого отдельного случая весьма трудоемок, кроме времени, требуются также глубокие знания в области информационных технологий. Решить проблему совместного использования разнородных данных, можно информационной системой с единым доступом к разнородным данным. Для внедрения такой системы требуется создания модели объединения разнородных данных в единую информационную среду и адаптации методов предварительной обработки, применяемых индивидуально к каждому отдельному типу данных.
Для решения вышеизложенных задач, совместно с институтом Бехтерева разрабатывается проект информационной системы в области исследований человеческого мозга[16]. Данный проект включает в себя множество компонентов, каждый из которых решает отдельную задачу: система сбора и хранения информации о пациентах и анализах в рамках проекта; консолидация разнородных данных; система Data API — хранение и доставка данных на узлы вычислительного кластера; система единой авторизации для всех компонентов проекта; разнообразные вычислительные компоненты, которые используют полученную информацию о пациентах и анализах для исследований.
Целью настоящей работы является разработка системы Data API и реализация единой авторизации в рамках проекта по созданию информационной системы в области исследований человеческого мозга. Конкретные задачи для достижения указанной цели: разработать Data API; разработать клиентское приложение Data API; разработать структуру БД; разработать систему загрузки и выгрузки данных; реализовать единую авторизацию всех компонентов проекта в системе.

Купить