Big data is an emerging paradigm ap

Big data is an emerging paradigm applied to datasets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time. Such datasets are often from various sources (Variety) yet unstructured such as social media, sensors, scientific applications, surveillance, video and image archives, Internet texts and documents, Internet search indexing, medical records, business transactions and web logs; and are of large size (Volume) with fast data in/out (Velocity). More importantly, big data has to be of high value (Value) and establish trust in it for business decision making (Veracity). Various technologies are being discussed to support the handling of big data such as massively parallel processing databases, scalable storage systems, cloud computing platforms, and MapReduce. Big data is more than simply a matter of size; it is an opportunity to find insights in new and emerging types of data and content, to make business more agile, and to answer questions that were previously considered beyond our reach. Distributed systems is a classical research discipline investigating various distributed computing technologies and applications such as cloud computing and MapReduce. With new paradigms and technologies, distributed systems research keeps going with new innovative outcomes from both industry and academia. For example, wide deployment of MapReduce is a distributed programming paradigm and an associated implementation to support distributed computing over large big datasets on cloud.
BDSE (Big Data Science and Engineering) is created to provide a prime international forum for both researchers, industry practitioners and environment experts to exchange the latest fundamental advances in the state of the art and practice of Big Data and broadly related areas.

BDSE 2014 is the next event in a series of highly successful International Conferences, previously held as BDSE2013 (Sydney Australia), BigDataMR-12 (Xiangtan, China November 2012), AHPCN-12 (Bradford, UK, June 2012), AHPCN-11 (Banff, Canada, September 2011), AHPCN-10 (Melbourne, Australia, September 2010), AHPCN-09 (Seoul, Korea, June 2009), AHPCN-08 (Dalian, China, September 2008).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระบวนทัศน์เกิดขึ้นกับขนาดไม่เกินความสามารถของเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้บ่อย จัดการ และการประมวลผลข้อมูลภายในระยะเวลาผ่านไป tolerable datasets ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ Datasets ดังกล่าวมักได้จากแหล่งต่าง ๆ (มากมาย) ยังไม่มีโครงสร้างเช่นสังคม เซนเซอร์ วิทยาศาสตร์ประยุกต์ เฝ้าระวัง วิดีโอคลังเก็บภาพ ข้อความอินเทอร์เน็ต และเอกสาร ดัชนีค้นหาอินเทอร์เน็ต รักษา ธุรกรรมทางธุรกิจ และเว็บ ล็อก และมีขนาดใหญ่ (ปริมาตร) กับข้อมูล เข้า/ออก (ความเร็ว) ที่สำคัญ ข้อมูลขนาดใหญ่มีค่าสูง (ค่า) และสร้างความน่าเชื่อถือในการตัดสินใจทางธุรกิจทำให้ (Veracity) มีการกล่าวถึงเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อสนับสนุนการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นฐานข้อมูลการประมวลผลแบบขนานอย่างหนาแน่น สเต็มปรับสเกล แพลตฟอร์มระบบคอมพิวเตอร์คลาวด์ MapReduce ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นมากกว่าแค่เรื่องของขนาด จึงมีโอกาสหาข้อมูลเชิงลึกในกะทันหันรวม ถึงชนิด ของข้อมูลและเนื้อหา การทำธุรกิจมีความคล่องตัวมากขึ้น และคำถามคำตอบที่ได้ถือก่อนหน้านี้นอกเหนือจากเรา ระบบแบบกระจายคือ วินัยวิจัยคลาสสิกการตรวจสอบต่าง ๆ แจกจ่ายเทคโนโลยีระบบคอมพิวเตอร์และโปรแกรมประยุกต์เช่นเมฆคอมพิวเตอร์ MapReduce ระบบกระจายงานวิจัยเน้นไปกับผลนวัตกรรมใหม่จากอุตสาหกรรมและ academia paradigms ใหม่และเทคโนโลยี ตัวอย่าง กว้างใช้งาน MapReduce เป็นกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมแบบกระจาย และการนำไปใช้เชื่อมโยงเพื่อสนับสนุนกระจายคอมพิวเตอร์ผ่าน datasets ขนาดใหญ่ขนาดใหญ่บนก้อนเมฆBDSE (ใหญ่ข้อมูลวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์) คือสร้างให้เวทีนานาชาติเฉพาะสำหรับนักวิจัย ผู้อุตสาหกรรม และผู้เชี่ยวชาญด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อแลกเปลี่ยนความก้าวหน้าขั้นพื้นฐานล่าสุดทันสมัยและการปฏิบัติ ของ ข้อมูลขนาดใหญ่ และทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่ BDSE 2014 เป็นเหตุการณ์ถัดไปในชุดของการประชุมระดับนานาชาติจนประสบความสำเร็จ จัดขึ้นก่อนหน้านี้ เป็น BDSE2013 (ซิดนีย์ออสเตรเลีย), BigDataMR-12 (Xiangtan จีน 2555 พฤศจิกายน), AHPCN-12 (แบรดฟอร์ด UK, 2555 มิถุนายน), AHPCN-11 (แบมฟ์ แคนาดา กันยายน), AHPCN-10 (เมลเบิร์น ออสเตรเลีย 2553 กันยายน), AHPCN-09 (โซล เกาหลี 2552 มิถุนายน) AHPCN-08 (ต้าเหลียน จีน กันยายน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระบวนทัศน์ที่เกิดขึ้นใหม่นำไปใช้กับชุดข้อมูลที่มีขนาดเกินกว่าความสามารถของเครื่องมือที่นิยมใช้ซอฟแวร์ในการจับภาพจัดการและประมวลผลข้อมูลภายในระยะเวลาที่ผ่านไปพอประมาณ ชุดข้อมูลดังกล่าวมักจะมาจากแหล่งต่างๆ (วาไรตี้) ยังไม่มีโครงสร้างเช่นสื่อสังคม, เซ็นเซอร์, การใช้งานทางวิทยาศาสตร์, การเฝ้าระวังวิดีโอและภาพที่เก็บตำราอินเทอร์เน็ตและเอกสารการจัดทำดัชนีการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตเวชระเบียน, การทำธุรกรรมทางธุรกิจและการบันทึกการใช้เว็บ; และมีขนาดใหญ่ (โดยปริมาตร) กับข้อมูลที่รวดเร็วเข้า / ออก (Velocity) ที่สำคัญข้อมูลขนาดใหญ่จะต้องมีมูลค่าสูง (มูลค่า) และสร้างความไว้วางใจในนั้นสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ (ความจริง) เทคโนโลยีต่าง ๆ ที่ถูกกล่าวถึงในการสนับสนุนการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เช่นฐานข้อมูลประมวลผลแบบขนานอย่างหนาแน่น, ระบบจัดเก็บข้อมูลที่สามารถปรับขนาดแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เมฆและ MapReduce ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นมากกว่าเพียงเรื่องของขนาด มันเป็นโอกาสที่จะหาข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบใหม่และของข้อมูลและเนื้อหาที่จะทำให้ธุรกิจคล่องตัวมากขึ้นและจะตอบคำถามที่ได้รับการพิจารณาก่อนหน้านี้ไกลเกินเอื้อมของเรา ระบบกระจายเป็นวินัยวิจัยคลาสสิกการตรวจสอบเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์กระจายต่างๆและการใช้งานเช่นคอมพิวเตอร์เมฆและ MapReduce ด้วยแนวความคิดใหม่และเทคโนโลยีการวิจัยระบบกระจายเก็บไปกับผลลัพธ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่จากทั้งภาคอุตสาหกรรมและภาคการศึกษา ตัวอย่างเช่นการใช้งานกว้างของ MapReduce เป็นกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมกระจายและการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องให้การสนับสนุนคอมพิวเตอร์กระจายไปทั่วชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีขนาดใหญ่บนเมฆ.
BDSE (บิ๊กข้อมูลวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม) ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้เป็นเวทีระหว่างประเทศที่สำคัญสำหรับนักวิจัยทั้งสองปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมและ ผู้เชี่ยวชาญด้านสภาพแวดล้อมในการแลกเปลี่ยนความก้าวหน้าพื้นฐานล่าสุดในรัฐของศิลปะและการปฏิบัติของข้อมูลขนาดใหญ่และพื้นที่ที่เกี่ยวข้องในวงกว้าง. BDSE 2014 เป็นเหตุการณ์ต่อไปในซีรีส์ที่ประสบความสำเร็จอย่างสูงการประชุมระดับนานาชาติที่จัดขึ้นก่อนหน้านี้เป็น BDSE2013 (ซิดนีย์ออสเตรเลีย), BigDataMR- 12 (Xiangtan, จีนพฤศจิกายน 2012) AHPCN-12 (Bradford, อังกฤษ, มิถุนายน 2012) AHPCN-11 (แบมฟ์, แคนาดา, กันยายน 2011) AHPCN-10 (เมลเบิร์น, ออสเตรเลีย, กันยายน 2010) AHPCN-09 (โซล เกาหลีมิถุนายน 2009) AHPCN-08 (Dalian, จีน, กันยายน 2008)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลใหญ่เป็นใหม่ กระบวนทัศน์ที่ใช้กับข้อมูลที่มีขนาดเกินความสามารถของเครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปซอฟต์แวร์จับภาพจัดการและประมวลผลข้อมูลภายในได้ผ่านไป เช่นข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆมักจะมี ( พันธุ์ ) ยังไม่มีโครงสร้างเช่นสื่อสังคม , เซ็นเซอร์ , การใช้งาน , การเฝ้าระวังวิดีโอและเอกสารทางวิทยาศาสตร์ ภาพ ข้อความ อินเทอร์เน็ต และเอกสารอินเทอร์เน็ตค้นหาดัชนี บันทึกการแพทย์ รายการธุรกิจและการบันทึกการใช้เว็บ และมีขนาด ( ปริมาณ ) กับข้อมูลที่รวดเร็วใน / ออก ( ความเร็ว ) ที่สำคัญ ข้อมูลใหญ่มีมูลค่าสูง ( ค่า ) และสร้างความไว้วางใจในธุรกิจการตัดสินใจ ( จริง ) เทคโนโลยีต่าง ๆที่ถูกกล่าวเพื่อสนับสนุนการจัดการข้อมูลและการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ เช่น ฐานข้อมูลระบบการจัดเก็บข้อมูลระบบคอมพิวเตอร์เมฆแพลตฟอร์มและ mapreduce . ข้อมูลใหญ่เป็นมากกว่าเพียงเรื่องของขนาด มันเป็นโอกาสที่จะหาข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบใหม่และตลาดเกิดใหม่เนื้อหาข้อมูลและเพื่อให้ธุรกิจคล่องตัวมากขึ้น และเพื่อตอบคำถามที่ก่อนหน้านี้ถือว่าเกินเอื้อมระบบกระจายเป็นคลาสสิกและวินัยตรวจสอบการคำนวณแบบกระจายและโปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆเทคโนโลยี เช่น คอมพิวเตอร์เมฆและ mapreduce . ด้วยกระบวนทัศน์ใหม่ และ เทคโนโลยี การกระจายการวิจัยระบบเก็บไปกับผลลัพธ์ของนวัตกรรมใหม่จากทั้งอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษา ตัวอย่างเช่นการใช้งานกว้างของ mapreduce เป็นแจกจ่ายโปรแกรมที่เกี่ยวข้องเพื่อสนับสนุนกระบวนทัศน์และการกระจายการคำนวณมากกว่าข้อมูลใหญ่ขนาดใหญ่บนเมฆ .
bdse ( ใหญ่ข้อมูลวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ) สร้างขึ้นเพื่อให้ฟอรั่มระหว่างประเทศที่สำคัญสำหรับทั้งนักวิจัยผู้ประกอบการอุตสาหกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านสิ่งแวดล้อม เพื่อแลกเปลี่ยนความก้าวหน้าพื้นฐานล่าสุดในรัฐของศิลปะและการปฏิบัติของข้อมูลพื้นที่กว้างใหญ่ และที่เกี่ยวข้อง

bdse 2014 เป็นเหตุการณ์ถัดไปในชุดของความสำเร็จในการประชุมนานาชาติ ซึ่งจัดขึ้นเป็น bdse2013 ( ซิดนีย์ ออสเตรเลีย ) bigdatamr-12 ( Xiangtan , จีน ahpcn-12 ( พฤศจิกายน 2555 ) Bradford , อังกฤษ , มิถุนายน 2012 )ahpcn-11 ( Banff , แคนาดา , กันยายน 2011 ) , ahpcn-10 ( เมลเบิร์น , ออสเตรเลีย , กันยายน 2010 ) ahpcn-09 ( โซล เกาหลี มิถุนายน 2552 ) ahpcn-08 ( Dalian , จีน , กันยายน 2008 )