180322 Big Data 800Коли кількість даних, що продукують ті чи інші системи, постійно збільшується, обробка масивів даних стає необхідністю. Обробка даних створює інформацію. А бій виграє той, хто швидше отримає та скористається вірною інформацією.

 

Ця стаття розкриває деякі питання роботи з великими даними та кейс однієї з країн по роботі з Big Data і є логічним продовженням публікації про військових інтернет речей (IoBT), що була розміщена на нашому сайті. Її можна прочитати за лінком Військовій інтернет речей та українські реалії.

 

Про “трьох китів” Big Data.

 

Що ж таке Big Data (великі дані)? Це структуровані та неструктуровані дані, які обробляються за допомогою різних інструментів, підходів та методів для того, щоб використовувати їх для конкретних задач та цілей. Вig Вata передбачає рівнозначність проблем керування даними за трьома аспектами: volume, variety та velocity (VVV). На прикладі військового інтернету речей (IoBT) розглянемо, чому VVV є “трьома китами”, на яких стоїть Big Data.

 

Volume (обсяг) — необхідно обробляти дійсно великі обсяги даних. Та інформація, яку збирає IoBT, якраз і стосується категорії великих даних. Однак реальна значущість Big Data у тому, щоб після обробки усіх даних сегментувати цей обсяг, розбити на кластери та побудувати велику кількість моделей для цих кластерів. І тут має діяти принцип горизонтального масштабування: виріс обсяг даних у два рази — збільшили у два рази кількість «заліза» у кластері та все продовжує працювати. Будь-яка система, яка має справу з великими даними, має розширятися.

 

Variety (різноманітність) —  зазвичай дані слабко структуровані та різнорідні. IoBT надає різнопланову інформацію — від погоди до аналізу стану техніки, тому неможливо і не потрібно використовувати всі дані для однієї операції, місії, завдання тощо. Найкращий результат можна отримати за допомогою побудови моделі з невеликих сегментів, спеціально підібраних під мету призначення цієї моделі.

 

Velocity (швидкість) — обробляти дані необхідно дуже швидко. Від терміну опрацювання даних, що отримує IoBT, залежить як успішність операцій, так і безпека людських та технічних ресурсів. У таких випадках не треба нехтувати тим, що частина машин у кластері (їх може бути дуже багато, наприклад, Hadoop-кластер Yahoo має близько 42000 машин) можуть виходити з ладу. Методи роботи з великими даними мають враховувати вірогідність таких збоїв та витримувати їх без відчутних наслідків.

 

BIG DATA та Common Operating Picture

 

Приклад IoBT — лише один з багатьох у військовому секторі, де може використовуватися Big Data. Розглянемо використання технології великих даних для створення спільної операційної картини (Common Operating Picture, COP).

 

Публікації по темі: УКРАЇНСЬКИМ САПЕРАМ ДОПОМОЖУТЬ РОБОТИЗОВАНІ СИСТЕМИ

 

Задача COP — збір, кореляція та обробка великих даних в єдину систему.Доктор Ерік Літтл, віце-президент компанії Modus Operandi, що виробляє програмне забезпечення Big Data для військових, зазначає, що проблема створення дійсно корисної СОР у тому, що найчастіше інформація не міститься в файлах військової розвідки, а знаходиться “у голові” фахівця. Його досвід, знання та інтуїція часто відіграють ключову роль у тому, як фільтруються та інтерпретуються дані для створення СОР.

 

180322 Big Data 1

 

Використовуючи інструменти великих даних, знання експерта можна “розмістити” в програмне забезпечення. Як це відбувається? Завдяки інструментам Big Data наповнюють софт експертними знаннями та створюють загальну структуру, завдяки якій навіть людина з незначним досвідом може здійснювати навігацію по даних та легко ідентифікувати потрібні шаблони.  Збір традиційних розвідувальних даних у цій сфері включає команди розподілу, збору інформації, повернення до бази та написання звітів. За потреби, цю інформацію можуть отримати інші підрозділи, доступ до такої розвідки може бути обмежений декількома днями чи навіть годинами.

 

Як розгортати військові підрозділи з Big Data

 

Ще один цікавий кейс використання Big Data в інтересах військових вже від британців та компанії SAS — про готовність “розгорнути” збройні сили в будь-якій точці за необхідності, що є однією з ключових можливостей будь-якої армії.

 

Після зменшення кількості військ у регулярній армії в 2010 році для британської армії важливою стала змога ефективно використовувати ресурси та кваліфікований персонал. Шляхи вирішення цієї проблеми британці використали софт американської компанії SAS. Як зазначив віце-прем’єр-міністр компанії Чарльз Сенабула, “британська армія мала величезну кількість даних, але не мала можливості використати її. Тепер це змінилося; армія здатна витягувати з арсеналу даних ті, які необхідні для оцінки ситуації та оптимального вибору”.

 

Дуже важливо мати точне уявлення про здатність будь-якого пакету сил з розсіяних баз прибути в те місце, де ці сили можуть бути ефективними; мати інформацію про порти та аеропорти, з яких вони виїжджатимуть з країни або ж розгортання сил всередині країни, якщо уряд буде закликати до цього.

 

Проектування, навчання, оснащення, комплектування та підтримка силових пакетів — надзвичайно складне завдання, яке управляється та координується на рівні підприємства. Мета технології великих даних у цьому випадку — повністю зрозуміти ситуацію, яка склалася на певний проміжок часу чи на визначений момент: від готовності бойових підрозділів до можливості розгортання в короткий термін. Солдати та їх обладнання, навчання та підтримка об’єднані у пакет можливостей, які використовуються для визначених цілей, незалежно від того, розгортаються вони у спекотних і запорошених пилом місцях чи підтримають цивільну владу країни, наповнюючи сміттєві мішки для захисту від повеней або використовуються для підтримки боротьби з тероризмом.

 

Для реалізації цього кейсу використано новаторську інтелектуальну аналітичну здатність, яка залучає велику кількість вхідних метрик та моделює готовність кожного елементу сили щоб встановити, чи зможе підрозділ розгорнутися у визначені терміни. Прогностичний характер аналітики полягав у тому, щоб взяти цілий ряд даних про стан цих сил: їх навчання, обладнання, підтримка та людські ресурси — та екстраполювати тенденції і розробити декілька моделей, які дозволяють передбачити, чи будуть вони відповідати строкам їх готовності. Це розуміння дозволило покращити процеси розгортання та постановки задач. Раніше це робилося на підставі суб'єктивного судження та вичерпних аналогових процедур. Зараз армія має у своєму розпорядженні набагато більш складні процеси, керовані даними, щоб забезпечити впевненість у своїх оцінках готовності та вживанню активних заходів, якщо існують якісь проблеми.

 

Олексій Левков,

спеціально для Defense Express

Коментар по темі:

 

180322 Долгопятов

 

В і к т о р   Д о л г о п я т о в

Директор Департаменту інноваційних технологій компанії “Еверест”

 

«Майбутнє будь-якої потужної армії світу залежатиме від того, як військові зможуть використати сучасні технології для своїх потреб. Можливості інструментів Big Data відкривають шляхи до впровадження військового інтернету речей, покращення процесів автоматизації, інтеграції знань експерта у програмне забезпечення.

 

Однак питання залучення технологій Big Data поки що залишається відкритим для українських військових. Але однозначно зрозуміло, що на певному рівні це буде входити в процес автоматизації. На одному з етапів автоматизації може бути використано експертну аналітичну систему для прийняття рішень. Якщо немає наказу, а є певна локальна ситуація, що потребує реагування, - ця система, використовуючи вхідні дані, на які ви можете спиратися, запропонує різні варіанти вирішення проблеми.

 

Американці використовують таку систему і в медицині, і у військовій справі, і в управлінні боєм. Ми маємо також враховувати цей досвід і брати з нього краще.”

 

Публікації по темі: ВІЙСЬКОВІЙ ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ ТА УКРАЇНСЬКІ РЕАЛІЇ

 

СИСТЕМИ РЕБ: НАДІЙНИЙ ЗАХИСТ ВІД РАДІОКЕРОВАНОЇ ВИБУХІВКИ

 

 

! При використанні вмісту сайту обов’язковим є активне гіперпосилання на defence-ua.com, що не закрите від індексації пошуковими системами

Переклад

ukarzh-TWenfrdeitptrues