Phân tích dữ liệu biến hóa dữ liệu thô thành thông tin sâu xa hữu ích. Quá trình này bao hàm đa dạng các công cụ, technology và quy trình được vận dụng để tìm kiếm kiếm xu thế và giải quyết và xử lý vấn đề bằng dữ liệu. So với dữ liệu có thể định hình các quy trình tởm doanh, nâng cấp khả năng ra đưa ra quyết định và liên hệ tăng trưởng doanh nghiệp.Bạn đã xem: Mẹo quản lý hệ thống tin tức phân tích tin tức di truyền tương quan đến gan
Phân tích dữ liệu giúp những công ty nhìn được rõ hơn với hiểu sâu hơn về các quá trình và dịch vụ của họ. Nhờ đó, họ hoàn toàn có thể thu được thông tin chuyên sâu cụ thể về thưởng thức và vấn đề của khách hàng. Bằng phương pháp chuyển thay đổi mô hình không chỉ có giới hạn ở dữ liệu để liên kết thông tin nâng cao với hành động, các công ty rất có thể tạo ra phần nhiều trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa, xây đắp các thành phầm kỹ thuật số bao gồm liên quan, buổi tối ưu hóa chuyển động và tăng năng suất của nhân viên.
Bạn đang xem: Mẹo quản lý hệ thống thông tin phân tích dữ liệu di truyền và gen gan
Dữ liệu phệ mô tả các tập dữ liệu lớn nhiều chủng loại — có cấu trúc, phi kết cấu và bán kết cấu — thường xuyên được tạo ra ở vận tốc cao với với cân nặng lớn. Tài liệu lớn thường được tính toán bằng terabyte hoặc petabyte. Một petabyte tương tự với 1.000.000 gigabyte. Nói bí quyết khác, đưa sử một bộ phim truyện HD chứa khoảng chừng 4 gigabyte dữ liệu. Một petabyte tương tự với 250.000 cỗ phim. Tập tài liệu lớn có thể chứa trường đoản cú khoảng hàng trăm ngàn tới hàng ngàn đến hàng nghìn petabyte.
Phân tích tài liệu lớn là quy trình tìm những mẫu, xu thế và mối quan hệ một trong những tập tài liệu khổng lồ. đa số phân tích phức hợp này yên cầu các quy định và technology cụ thể, năng lực điện toán cùng kho tàng trữ dữ liệu cung cấp theo quy mô.
Phân tích dữ liệu lớn hoạt động như nuốm nào?
Phân tích dữ liệu lớn tuân thủ theo đúng năm cách để phân tích ngẫu nhiên tập dữ liệu lớn nào:
thu thập dữ liệu tàng trữ dữ liệu Xử lý dữ liệu Làm sạch tài liệu Phân tích tài liệuThu thập dữ liệu
Bước này bao hàm việc xác định nguồn tài liệu và thu thập dữ liệu từ phần đa nguồn này. Việc thu thập dữ liệu tuân theo quá trình ETL hoặc ELT.
ETL – Trích xuất, gửi đổi, muaTrong ETL, trước tiên, tài liệu đã chế tạo ra được chuyển đổi thành định hình tiêu chuẩn chỉnh và tiếp nối được download vào kho lưu lại trữ.
ELT – Trích xuất, tải, thay đổiTrong ELT, trước tiên, dữ liệu được mua vào kho tàng trữ và tiếp đến được đổi khác thành format yêu cầu.
Lưu trữ dữ liệu
Dựa bên trên sự phức hợp của dữ liệu, dữ liệu rất có thể được di chuyển tới kho tàng trữ như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu đám mây. Các công cụ nhiệm vụ thông minh rất có thể truy cập kho lưu trữ đó khi cần.
so sánh giữa hồ tài liệu và kho tài liệuKho dữ liệu là cơ sở tài liệu được về tối ưu hóa nhằm phân tích dữ liệu quan hệ mang lại từ hệ thống giao dịch và áp dụng kinh doanh. Cấu tạo dữ liệu và lược thiết bị được xác minh trước để tối ưu hóa việc đào bới tìm kiếm kiếm và report nhanh. Dữ liệu sẽ tiến hành dọn dẹp, làm đa dạng mẫu mã và biến đổi để nhập vai trò “nguồn thông tin thực sự duy nhất” mà fan dùng có thể tin tưởng. Các ví dụ về dữ liệu bao gồm hồ sơ quý khách và thông tin sản phẩm.
Hồ dữ liệu thì không giống vì rất có thể lưu trữ cả dữ liệu có cấu tạo và phi cấu tạo mà không nên xử lý thêm. Cấu trúc của tài liệu hoặc lược vật dụng không được xác định khi thu thập dữ liệu; tức là, chúng ta có thể lưu trữ mọi dữ liệu mà không cần bình an thiết kế, điều này đặc trưng hữu ích lúc chưa khẳng định được mục đích sử dụng tài liệu trong tương lai. Những ví dụ về dữ liệu bao gồm nội dung truyền thông xã hội, tài liệu thiết bị Io
T và dữ liệu phi quan hệ giới tính từ các ứng dụng di động.
Các tổ chức triển khai thường yên cầu cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu để đối chiếu dữ liệu. AWS Lake Formation và Amazon Redshift có thể đáp ứng nhu yếu dữ liệu của bạn.
Xử lý dữ liệu
Khi đã bao gồm sẵn dữ liệu, tài liệu phải được biến đổi và tổ chức để thu được kết quả đúng chuẩn từ các truy vấn phân tích. Hiện có các tùy chọn giải pháp xử lý dữ liệu khác nhau để tiến hành bước này. Vấn đề lựa chọn cách tiếp cận phụ thuộc vào tài nguyên điện toán với phân tích sẵn bao gồm để cách xử lý dữ liệu.
Xử lý triệu tậpToàn bộ quy trình xử lý ra mắt trên một máy chủ trung tâm chuyên được sự dụng lưu trữ toàn bộ dữ liệu.
cách xử trí phân tánDữ liệu được phân tán và tàng trữ trên những máy nhà khác nhau.
cách xử lý lô dữ liệuCác phần tài liệu tích lũy theo thời hạn và được xử lý theo lô.
cách xử lý theo thời hạn thựcDữ liệu được xử lý liên tục, vào đó, những tác vụ năng lượng điện toán hoàn thành trong vài ba giây.
Làm không bẩn dữ liệu
Quá trình làm cho sạch dữ liệu bao hàm việc xóa ngẫu nhiên lỗi như thế nào như trùng lặp, không độc nhất quán, dư vượt hoặc format sai. Bước này cũng rất được sử dụng để lọc ngẫu nhiên dữ liệu nào không hy vọng muốn so với quá trình phân tích.
Phân tích dữ liệu
Đây là bước thay đổi dữ liệu thô thành thông tin nâng cao hữu ích. Sau đó là bốn loại phân tích dữ liệu:
1. Phân tích miêu tảCác bên khoa học tài liệu phân tích dữ liệu để thâu tóm những sự kiện đang hoặc đang xảy ra trong môi trường xung quanh dữ liệu. Đặc trưng của cách thức này là việc trực quan lại hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ gia dụng tròn, biểu vật dụng cột, đồ vật thị đường, bảng hoặc văn bạn dạng thuyết minh.
2. So sánh chẩn đoánPhân tích chẩn đoán là một quy trình phân tích nâng cao hoặc cụ thể dữ liệu để cố gắng được nguyên nhân khiến cho một sự khiếu nại xảy ra. Đặc trưng của cách thức này là các kỹ thuật như tróc nã sâu, tò mò dữ liệu, khai thác dữ liệu với đối chiếu. Trong từng chuyên môn này, nhiều chuyển động và thao tác thay đổi dữ liệu được thực hiện để phân tích tài liệu thô.
3. Phân tích dự kiếnPhân tích dự kiến sử dụng dữ liệu lịch sử để mang ra những dự báo chính xác về xu hướng trong tương lai. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp chủng loại và lập mô hình dự đoán. Trong từng kỹ thuật này, các máy vi tính được đào tạo để xây đắp ngược các kết nối nhân quả trong dữ liệu.
4. đối chiếu theo phương tiệnPhân tích theo hiện tượng đưa dữ liệu dự đoán lên một khoảng cao mới. Cách thức này không những dự đoán sự kiện gì sẽ xẩy ra mà còn lời khuyên một phản ứng về tối ưu cho tác dụng đó. Nó rất có thể phân tích ảnh hưởng tác động tiềm ẩn của những lựa chọn không giống nhau và khuyến nghị hướng hành động tốt nhất. Đặc trưng của phương pháp này là phân tích thiết bị thị, tế bào phỏng, giải pháp xử lý sự khiếu nại phức tạp, mạng nơ-ron và luật pháp đề xuất.
Giới thiệu
Trong thời đại hiện tại nay, với việc ngày càng có nhiều khối hệ thống phần mềm lớn nhỏ được thành lập và hoạt động và phạt triển, bài bác toán làm chủ truy cập tài nguyên lại càng trở yêu cầu quan trọng, cần được giữ tâm. Trong nội dung bài viết sau đây, shop chúng tôi xin phép được chia sẻ đôi điều về câu hỏi “cũ” cơ mà chưa khi nào hết “mới” này và phương pháp mà nhóm phát triển khối hệ thống MASH trên Vin
Bigdata giải quyết nó.
Bài viết sẽ bao gồm 3phần,phần trước tiên sẽ trình làng hệ thống MASH và việc đặt ra, phần tiếp theo trình làng môhình phân quyền ABAC,phần sau cùng về Arborist –mộtopensource policy engine của được viếtbởi Đạihọc Chicago ứng dụng mô hình phân quyền trên.Cùngvớiđólàchúngtôisẽtrìnhbày về việc áp dụng Arborist vào giải quyết và xử lý bài toán phân quyền của hệ thống MASH.
Bài toán buộc phải giải của hệ thống MASH
Hệ thống MASH là một nền tảng quản ngại lý, phân tích, share và tổng hợp tin tức dữ liệu tin sinh được cải cách và phát triển bởi chống Tin y sinh ứng dụng tại Vin
Bigdata. Hệ thống sử dụng các công nghệ mới tốt nhất như Kubernetes, Docker, bản vẽ xây dựng microservices, Kafka, Redis… để giúp đỡ cho phần đông nhà nghiên cứu, bác sĩ, chuyên gia di truyền hoàn toàn có thể truy xuất các thông tin biến đổi dị từ khá nhiều dự án và nhiều nguồn thông tin khác nhau.
Hệ thống MASH hiện tại đang quản lý dữ liệu của dự án Xây dựng cơ sở tài liệu biến dị di truyền đến 1000 người việt khỏe mạnh, với trên 1000 TB tệp tin dữ liệu, bên trên 60000 genes với trên 50 triệu biến hóa dị. Bên cạnh đó hệ thống còn cai quản dữ liệu của gần 5000 mẫu dữ liệu của dự án công trình Dự đoán tính năng phụ của thuốc, dự án tiểu đường.
Mô hình dữ liệu của dự án công trình với ngay sát 100 bảng liên kết theo cấu tạo phân tầng. Dự án công trình có sự tham gia của tương đối nhiều thành viên với các vai trò khác biệt như quản trị hệ thống, chuyên gia di truyền, tin sinh, chuyên gia phân tích, chuyên môn viên phòng thí nghiệm. Lượng tin tức vô cùng đa dạng của các dự án rất cần phải lưu trữ đầy đủ, thiết yếu xác, dễ truy xuất tuy vậy vẫn bảo vệ quản lý, phân quyền tới từng đối tượng người sử dụng cụ thể, từng loại dữ liệu.
Với việc về bảo mật và phân quyền đặt ra, khối hệ thống MASH bắt buộc một tế bào hình cai quản quyền mạnh mẽ mẽ, linh hoạt, dễ dàng sử dụng. Sau khi phân tích và đối chiếu các quy mô phân quyền như Access control list, Role-based access control và Attribute-based access control, nhóm cải cách và phát triển đã tuyển lựa được quy mô thỏa mãn những yêu cầu đó là Attribute-based access control. Phần tiếp theo sau sẽ trình diễn về mô hình này.
Môhình phân quyền ABAC
1)Môhình
ABAClàgì?
Môhình phân quyền ABAC (Attribute-based Access Control), xuất xắc còn được nghe biết với cái brand name khác là Policy-based Access Control, là 1 trong mô hình làm chủ truy cập nhưng ở kia quyền truy cập sẽ được cung cấp chongườidùng (users)thôngqua bài toán sử dụng các “chínhsách” (policies).Các “chínhsách” này được cấu thành vày một hoặc các thuộctính (attributes)khác nhau.
Thuộc tính trong ABAC được phân thành nhiều các loại như:thuộc tính người dùng(user attributes),thuộc tính tài nguyên (resourceattributes),thuộctính môi trường(environment attributes),…
ABACđượcbiểudiễntrựcquan2)Đặc điểmcủamôhìnhnày
Điểmmạnhcủamôhìnhnàylàviệc thực hiện cácgiátrị thuộc tính đa dạng mẫu mã để tạo thành các “chính sách” linh động. Nhờnhữngchínhsáchlinhđộngtrên, môhình
ABACcho phép thực hiệncontext-aware với risk-intelligent access control.Qua đó mô hình cóthể quản ngại lýviệc tróc nã cậptàinguyên nghiêm ngặt hơn những mô hìnhaccesscontrol khác.
Ví dụ: chũm vì đề xuất sử dụngcác rolesvới những quyền được định nghĩa sẵn từ đầu như trong mô hình Role-based Access Control (RBAC),ABACcho phép tạo ra các chủ yếu sách linh động dựa trên những thuộc tính thuộc các nhóm khác biệt đểđưa ra quyết định phân quyền.
Tuy nhiên, cũng chính vì sự nhiều mẫu mã của thuộc tính mà quy mô ABAC trở nên tinh vi hơn so với các mô hìnhquảnlýtruycậptàinguyên khác.
Mô hình ABACđãđượcápdụngởtrongnhiềudựáncôngnghệlớn, tiêu biểu vượt trội là IAM của Amazon.Ở phần tiếp theo,chúng tôi cũng trở thành giới thiệu về Arborist,một project cũng sử dụng mô hình ABAC.
Arborist–một ABAC policy engine
Như đang nói nghỉ ngơi trên, Arboristlà một open-source policy engineápdụng quy mô ABAC. Arborist thống trị các tài nguyên, các hành vi mà một người dùng được phép thao tác trên một tài liệu cụ thể. Trong phần này,chúng tôi sẽ trình làng cáckhái niệmchínhcủa Arborist, cách Arborist sử dụng extension ltree trong Postgre
SQL nhằm hiện thực hóa việc quản lý tài nguyên theo phân cấp.
1)Giớithiệuvề Arborist
Arborist là một trong policyengine được viết bởi Golang,sử dụng Postgre
SQL để tàng trữ dữ liệu. Arborist vào vai trò như 1 dịch vụ làm chủ phân quyền cho hệ thống MASH.Điểm khác biệt của Arborist là việcnó quản lýcáctàinguyên(resources) bên dưới dạng cây phân cung cấp theo đúng mô hình dữ liệu của hệ thống MASH.Ở phần này,chúng tôisẽgiớithiệuvềcáckháiniệmchínhtrong
Arborist. Trongmụctiếptheo,chúngtôisẽnóirõhơn về việc bằng cách nào mà
Arboristcó thể quảnlýtàinguyên bên dưới dạng cây.
Arborist sửdụng tế bào hình thống trị truy cập khoáng sản ABAC.Trong đó,định nghĩa những khái niệmchính sau:
+Action: làmộthành viđượcthựchiệncủamộtservice. Ví dụ:
+Permission:là mộtsự phối kết hợp giữa action và một trong những các constrains(ràng buộc)đi kèm,các ràng buộc được trình diễn dưới dạng key-value,dùng để hạn chế context áp dụng của action. Ví dụ:
+Role: làmột tập hợp những permissions.Ví dụ:
+Resource:là tài liệu cần được cai quản truy cập,được màn trình diễn dưới dạng giống như đường dẫn trong hệ thốngcây thống trị file.Mỗi resource sẽ có một ID cá biệt (chính là dạng biểu diễnđường dẫn của nó).Mỗi resource hoàn toàn có thể có các resource con.Nếu người tiêu dùng cóquyền tầm nã cập
A vào resource cha,đồng nghĩa với vấn đề là fan dùng rất có thể có quyền truy cập A vào các resource con,cháu,chắt,…của nó.Ví dụ về resource path:
Từ lấy ví dụ như trên ta rất có thể thấy resource/projects là resource phụ vương của resource/projects/cancer, resource/projects/cancer lại là cha của resource/projects/cancer/samples/sample_01,bởi vậy nếu ta có quyền truy vấn resource /projects,ta đã cóthêm quyền truy cập cả resource /projects/cancer và /projects/cancer/samples/sample_01.Nhưng nếu ta chỉ gồm quyền truy vấn resource /projects/cancer thì ta sẽ chỉ bao gồm thêm quyền truy vấn resource /projects/cancer/samples/sample_01
+Policy:là mộttập kếthợp giữa các rolesvà resources, với chân thành và ý nghĩa là tácnhân cùng với policy A sẽ tiến hành phép sử dụng bất kể roles làm sao trong policy A lêntất cả các resources vào policy A.Các policies có thể đượccấp chocác users hoặccác groups. Ví dụ:
2)Extension ltree với ứngdụngcủanótrong Arborist:
2.1)Extension ltreeltree là mộtdatatype của Postgre
SQL,sử dụng để biểu diễn cácnhãn (labels) của dữ liệu được giữ dưới kết cấu dạng cây phân cấp cho (datatype này được màn trình diễn trực quan dưới dạng các label paths).
Nhãn(label)là 1dãy những kí tự bao hàm ký trường đoản cú chữ cái,chữ số và dấu gạch ốp dưới,ví dụ là:42, Personal_Services
Mộtlabel path là một trong những dãygồm không hoặc những labelsghéplạivớinhau,cáclabelssẽ được chia cách bởi các dấu chấm(“.”). Như có đề cập làm việc trên, từng label path biểudiễnmộtđườngđi từ một label cha bất kì đến mộtlabelcon bấtkì ởtrongcâyphâncấp. Ví dụta gồm cây phân cung cấp như sau:
Top.Countries.Europe.Russia đang biểu diễn lối đi từ label Top cho label Russia
Top.Countries.Asia.Vietnam sẽ biểu diễn đường đi từ label Top mang lại label Viet
Nam
Top.Countries.Europe vẫn biểu diễn đường đi từ label Top đến label Euroupe
–Module ltree có cung cấp một số kiểu dáng dữ liệusau:
+ltreeđể lưu trữ label path.
+lqueryđể query label path dưới dạng regular-expression, ví dụ như như:
foo, *.foo.*, *.foo+ltxtquery nhằm hỗtrợquerylabelpathdướidạng full-text-search,ví dụnhư:
Europe & Russia*
& !Transportation
Đồng thời,ltreecũnghỗtrợvàiloạiindexđểtăngtốctínhtoán,cụthểlàindexkiểu B-treehoặc
GIST.
– Để hiểu thêm về những thông tin trên, các bạn có thể tham khảo thêm ở Document LTree của Postgre
SQL.
Cấu trúc dữ liệu ltree được áp dụng trong Arborist để lưu trữ tin tức đường dẫn của tài nguyên. Những tài nguyên được tổ chức triển khai theo quy mô phân cấp. Như hình mặt dưới.
Arborist
–Còn đó là bảng chi tiết về bảng resourcetrên:
–Như rất có thể thấy nghỉ ngơi hình 5,trường path củaresource được lưu bên dưới dạng ltree.Trên bảng cũng đều có 4index,trong đó 2index “resource_path_key”(dạng btree)và “resource_path_idx” (dạng GIST) được đánh trên trường pathđể tăng tốc độ tính toán.Ngoài ra bảng cũng đều có 1loạt đa số triggersđể bảo vệ logic quan hệ nam nữ cha-con của cây phân cấp tài nguyên.
3) Ứng dụng Arborist trong khối hệ thống MASH
Tích đúng theo Arborist vào khối hệ thống MASH đã có thể chấp nhận được thực hiện những quản lý quyền vào hệ thống tiện lợi hơn.
Ví dụ cho phép một người tiêu dùng user1 có quyền cập nhật dữ liệu file đối chiếu của một sample_01 thuộc dự án công trình phân tích Genome 1000 tín đồ Việt thì cần tạo một policy write_sample_01 gồm quyền write trên resource băng thông /projects/VN1000G/samples/sample_01/files. Tiếp đến gán policy này mang đến user1 thì người tiêu dùng sẽ gồm quyền chỉnh sửa files đối chiếu của sample_01 mà không tồn tại quyền trên những mẫu còn lại.
Ví dụ được cho phép một người dùng user1 tất cả quyền read các dữ liệu của tất cả các mẫu mã của dự án phân tích Genome người việt nam thì chỉ việc tạo một policy read_samples có quyền read trên resource có băng thông /projects/VN1000G/samples. Tiếp nối gán policy này cho user1 thì người tiêu dùng sẽ bao gồm quyền phát âm mọi tin tức mà cấp thiết chỉnh sửa.
Ngoài ra để tiện lợi hơn, đa số người dùng rất có thể được team vào các group và tiến hành gán policy bên trên group. Người tiêu dùng sẽ có vừa đủ các quyền được gán theo cá thể và các quyền được gán bên trên group mà người dùng thuộc vào.
Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Cài Wifi Cho Laptop Win 8, Laptop Không Kết Nối Wifi Win 8
Kết luận:
Trong bài bác trên,chúng tôi vẫn nêu ra câu hỏi phân quyềntheodạngcâyphâncấp màđội phạt triển khối hệ thống MASH tại Vin
Bigdata gặp gỡ phải cùng cách shop chúng tôi sử dụng Arborist –một mở cửa source policy được thiết kế với dựa trên mô hình ABAC,để giải quyết bài toán trên.Tiếpđến,chúng tôi cũng có thể có giới thiệu về project open-source này và biện pháp mà nósửdụngextensionltreecủa
Postgre
SQLđể quản lý tài nguyên.Chúng tôi mong rằng đây sẽ là mộtcase-study thú vị dành cho những người đọc.