📄Работа №130014
Тема: Разработка Data API для нейрофизиологических исследований
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информатика
Объем:
50 листов
Год:
2019
Просмотров:
53
5500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
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
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
📖 Введение
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.
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.
✅ Заключение
В рамках данной работы были достигнуты следующие результаты:
• Разработан Data API
• Разработано клиентское приложение Data API
• Разработана структура БД
• Разработана система загрузки и выгрузки данных в виде клиентского приложения sendfile и сервисов узлов кластера: sendfile- сервис и watcher-сервис.
• Реализована единая система авторизации для компонентов проекта
• Опубликована статья V. Korkhov, V. Volosnikov, A. Vorontsov, K. Gribkov, N. Zalutskaya, A. Degtyarev, A. Bogdanov. Data storage, processing and analysis system to support brain research // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, vol. 10963, pp. 78-90, ISBN: 978-331962403-7.
• Разработан Data API
• Разработано клиентское приложение Data API
• Разработана структура БД
• Разработана система загрузки и выгрузки данных в виде клиентского приложения sendfile и сервисов узлов кластера: sendfile- сервис и watcher-сервис.
• Реализована единая система авторизации для компонентов проекта
• Опубликована статья V. Korkhov, V. Volosnikov, A. Vorontsov, K. Gribkov, N. Zalutskaya, A. Degtyarev, A. Bogdanov. Data storage, processing and analysis system to support brain research // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, vol. 10963, pp. 78-90, ISBN: 978-331962403-7.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.