Šta je informacija? Na čemu se zasniva? Koje ciljeve ima i koje zadatke obavlja? O svemu tome ćemo govoriti u okviru ovog članka.
opće informacije
Kada se koristi semantički način mjerenja informacija? Korištena je suština informacija, interesantna je sadržajna strana primljene poruke - evo naznaka za njenu primjenu. Ali prvo, hajde da damo objašnjenje šta je to. Treba napomenuti da je semantički način mjerenja informacija teško formaliziran pristup, koji još uvijek nije u potpunosti formiran. Koristi se za mjerenje količine značenja u podacima koji su primljeni. Drugim riječima, koliko je primljenih informacija potrebno u ovom slučaju. Ovaj pristup se koristi za određivanje sadržaja primljenih informacija. A ako govorimo o semantičkom načinu mjerenja informacija, koristi se koncept tezaurusa, koji je neraskidivo povezan s temom koja se razmatra. Šta je?
Tezaurus
Želio bih napraviti kratak uvod i odgovoriti na jedno pitanje o semantičkom načinu mjerenja informacija. Ko je to uveo? Osnivač kibernetike, Norbert Wiener, predložio je korištenje ove metode, ali je značajno razvijena pod utjecajem našeg sunarodnjaka A. Yu. Schreidera. Koji je naziv koji se koristi za označavanje ukupnosti informacija koje primatelj informacije ima. Ako tezaurus povežemo sa sadržajem primljene poruke, onda možemo saznati koliko je to smanjilo neizvjesnost. Ispravio bih jednu grešku koja često pogađa veliki broj ljudi. Dakle, vjeruju da je semantički način mjerenja informacija uveo Claude Shannon. Ne zna se tačno kako je nastala ova zabluda, ali ovo mišljenje je netačno. Claude Shannon uveo je statistički način mjerenja informacija, čiji se "nasljednik" smatra semantičkim.
Grafički pristup za određivanje količine semantičkih informacija u primljenoj poruci
Zašto trebate nešto da nacrtate? Semantičko mjerenje koristi ovu priliku da vizualizira podatke o korisnosti podataka u slikama koje je lako razumjeti. Šta to znači u praksi? Da bi se razjasnilo stanje stvari, zavisnost se gradi u obliku grafikona. Ako korisnik nema saznanja o suštini poruke koja je primljena (jednaka nuli), tada će količina semantičkih informacija biti jednaka istoj vrijednosti. Možete li pronaći optimalnu vrijednost? Da! Ovo je naziv tezaurusa, gdje je količina semantičkih informacija maksimalna. Uzmimo brzi primjer. Pretpostavimo da je korisnik primio poruku napisanu na nepoznatom stranom jeziku, ili osoba može pročitati ono što je tamo napisano, ali to za njega više nije vijest, jer je sve to poznato. U takvim slučajevima se kaže da poruka ne sadrži semantičke informacije.
Istorijski razvoj
Vjerovatno je o tome trebalo malo više razgovarati, ali još nije kasno da se nadoknadi. Originalni semantički način mjerenja informacija uveo je Ralph Hartley 1928. godine. Ranije se spominjalo da se kao osnivač često spominje Claude Shannon. Zašto postoji takva konfuzija? Činjenica je da, iako je semantički način mjerenja informacija uveo Ralph Hartley 1928. godine, Claude Shannon i Warren Weaver su ga generalizirali 1948. godine. Nakon toga, osnivač kibernetike, Norbert Wiener, formirao je ideju o metodi tezaurusa, koja je dobila najveće priznanje u obliku mjere koju je razvio Yu. I. Schneider. Treba napomenuti da je za razumijevanje ovoga potreban dovoljno visok nivo znanja.
Efikasnost
Šta nam metoda tezaurusa daje u praksi? To je prava potvrda teze da informacija ima takvo svojstvo kao što je relativnost. Treba napomenuti da ima relativnu (ili subjektivnu) vrijednost. Kako bi se mogle objektivno vrednovati naučne informacije, uveden je koncept univerzalnog tezaurusa. Njegov stepen promjene pokazuje značaj znanja koje čovječanstvo dobija. Istovremeno, nemoguće je sa sigurnošću reći koji se konačni rezultat (ili međuproizvod) može dobiti iz informacija. Uzmimo, na primjer, kompjutere. Računarska tehnologija je kreirana na osnovu tehnologije lampe i stanja bita svakog elementa konstrukcije i prvobitno je korištena za izvođenje proračuna. Sada skoro svaka osoba ima nešto što radi na bazi ove tehnologije: radio, telefon, kompjuter, TV, laptop. Čak i moderni frižideri, štednjaci i umivaonici sadrže dio elektronike, koji se zasniva na informacijama o olakšavanju korištenja ovih kućanskih uređaja od strane ljudi.
Naučni pristup
Gdje se proučava semantički način mjerenja informacija? Računarstvo je nauka koja se bavi različitim aspektima ovog pitanja. Koja je karakteristika? Metoda je zasnovana na korištenju sistema "tačno/netačno", odnosno bitnog sistema "jedan/nula". Kada određene informacije stignu, one se dijele na zasebne blokove, koji se nazivaju kao jedinice govora: riječi, slogovi i sl. Svaki blok dobija određenu vrijednost. Uzmimo brzi primjer. Dva prijatelja stoje u blizini. Jedan se drugom obraća riječima: "Sutra imamo slobodan dan." Kada su dani za odmor - svi znaju. Stoga je vrijednost ove informacije nula. Ali ako drugi kaže da sutra radi, onda će za prvog to biti iznenađenje. Doista, u ovom slučaju može se ispostaviti da će planovi koje je izgradila jedna osoba, na primjer, ići na kuglanje ili kopati u radionici, biti prekršeni. Svaki dio opisanog primjera može se opisati pomoću jedinica i nula.
Rad sa konceptima
Ali šta se još koristi osim tezaurusa? Šta još trebate znati da biste razumjeli semantički način mjerenja informacija? Osnovni koncepti, koji se mogu dalje proučavati, su znakovni sistemi. Oni se shvataju kao sredstva za izražavanje značenja, kao što su pravila za tumačenje znakova ili njihovih kombinacija. Uzmimo još jedan primjer iz informatike. Računari rade sa uslovnim nulama i jedinicama. Zapravo, radi se o niskom i visokom naponu koji se primjenjuje na komponente opreme. Štaviše, oni prenose ove jedinice i nule bez kraja i ivice. Kako razlikovati ove dvije tehnike? Odgovor na ovo je pronađen - prekida. Kada se te iste informacije prenesu, dobijaju se različiti blokovi, kao što su riječi, fraze i pojedinačna značenja. U usmenom ljudskom govoru pauze se također koriste za razbijanje podataka u zasebne blokove. Toliko su nevidljivi da većinu njih primjećujemo na „mašini“. U pismu, tačke i zarezi služe ovoj svrsi.
Posebnosti
Dotaknimo se i teme svojstava koja ima semantički način mjerenja informacija. Već znamo da je to naziv posebnog pristupa koji procjenjuje važnost informacija. Možemo li reći da će podaci koji će biti procijenjeni na ovaj način biti objektivni? Ne, to nije istina. Informacija je subjektivna. Pogledajmo primjer škole. Postoji odličan učenik koji ide ispred odobrenog programa, i prosječan prosječan student koji uči ono što je predstavljeno u učionici. Za prvoga će većina informacija koje će dobiti u školi biti prilično slabog interesa, jer on to već zna i ne čuje/čita ne prvi put. Dakle, na subjektivnom nivou, to mu neće biti od velike vrijednosti (osim možda nekih nastavnikovih primjedbi, koje je uočio tokom izlaganja predmeta). Dok je srednji seljak nešto o novim informacijama čuo samo iz daljine, za njega je vrijednost podataka koji će biti izneseni na lekcijama za red veličine veća.
Zaključak
Treba napomenuti da u informatici semantički način mjerenja informacija nije jedina opcija u okviru koje je moguće riješiti postojeće probleme. Izbor bi trebao ovisiti o ciljevima i mogućnostima koje postoje. Stoga, ako je tema interesantna ili postoji potreba za njom, onda vam možemo samo toplo preporučiti da je detaljnije proučite i saznate koji drugi načini mjerenja informacija, osim semantičkog, postoje.
Informacije i podaci
Termin informacije dolazi od latinskog informatio, što znači pojašnjenje, informacija, prezentacija. Sa stanovišta materijalističke filozofije, informacija je odraz stvarnog svijeta uz pomoć informacija (poruka). Poruka je oblik prezentacije informacija u obliku govora, teksta, slika, digitalnih podataka, grafikona, tabela itd. U širem smislu, informacija je opći znanstveni koncept koji uključuje razmjenu informacija između ljudi, razmjenu signala između žive i nežive prirode, ljudi i uređaja.
Informacije- informacije o objektima i pojavama okoline, njihovim parametrima, svojstvima i stanju, koji smanjuju postojeći stepen nesigurnosti o njima, nepotpunosti znanja.
Informatika informaciju smatra konceptualno povezanim informacijama, podacima, pojmovima koji mijenjaju naše predstave o fenomenu ili objektu okolnog svijeta. Zajedno sa informacijama u informatici, koncept se često koristi podaci. Hajde da pokažemo po čemu se razlikuju.
Podaci se mogu posmatrati kao znakovi ili zabilježena zapažanja koja se iz nekog razloga ne koriste, već samo pohranjuju. U slučaju da je moguće koristiti ove podatke za smanjenje neizvjesnosti u vezi s nečim, podaci se pretvaraju u informaciju. Stoga se može tvrditi da su informacije korišteni podaci.
Primjer 2.1. Napišite deset brojeva telefona na listu papira kao niz od deset brojeva i pokažite ih svom prijatelju. Ove brojke će uzeti kao podatke, jer mu ne daju nikakve informacije.
Zatim napišite naziv kompanije i liniju poslovanja pored svakog broja. Za vašeg prijatelja, nerazumljivi brojevi će dobiti sigurnost i pretvoriti se iz podataka u informacije koje bi mogao koristiti u budućnosti.
Jedna od najvažnijih vrsta informacija su ekonomske informacije. Njegova posebnost je povezanost sa procesima upravljanja kolektivima ljudi, organizacijom. Ekonomske informacije prate procese proizvodnje, distribucije, razmjene i potrošnje materijalnih dobara i usluga. Značajan dio toga povezan je sa društvenom proizvodnjom i može se nazvati proizvodnim informacijama.
Ekonomske informacije- skup informacija koje odražavaju socio-ekonomske procese i zaposlene za upravljanje tim procesima i kolektivima ljudi u proizvodnoj i neproizvodnoj sferi.
U radu sa informacijom uvijek postoji njen izvor i potrošač (primalac). Zovu se putevi i procesi koji osiguravaju prijenos poruka od izvora informacije do njenog potrošača informacione komunikacije.
Za potrošača informacija veoma važna karakteristika je njena adekvatnost.
Adekvatnost informacija- ovo je određeni nivo korespondencije slike stvorene uz pomoć primljenih informacija sa stvarnim objektom, procesom, fenomenom itd.
U stvarnom životu teško da je moguća situacija kada možete računati na potpunu adekvatnost informacija. Uvijek postoji određeni stepen neizvjesnosti. Ispravnost ljudskog odlučivanja zavisi od stepena adekvatnosti informacija stvarnom stanju objekta ili procesa.
Primjer 2.2. Uspješno ste završili srednju školu i želite nastaviti školovanje u ekonomskom smjeru. Nakon razgovora sa prijateljima, saznaćete da se slična obuka može dobiti na različitim univerzitetima. Kao rezultat ovakvih razgovora, dobijate vrlo kontradiktorne informacije koje vam ne dozvoljavaju da donesete odluku u korist jedne ili druge opcije, tj. primljene informacije su neadekvatne stvarnom stanju stvari. Da biste dobili pouzdanije informacije, kupujete priručnik za kandidate za univerzitete iz kojeg dobijate sveobuhvatne informacije. U ovom slučaju možemo reći da informacije koje ste dobili iz priručnika adekvatno odražavaju područja studija na univerzitetima i pomažu vam da donesete konačni izbor.
OBLICI ADEKVATNOSTI INFORMACIJA
Adekvatnost informacija može se izraziti u tri oblika: semantičkom, sintaksičkom, pragmatičkom.
Sintaktička adekvatnost. Ona odražava formalne i strukturne karakteristike informacije i ne utiče na njen semantički sadržaj. Na sintaksičkom nivou uzimaju se u obzir vrsta medija i način prezentovanja informacija, brzina prenosa i obrade, veličina kodova za prezentaciju informacija, pouzdanost i tačnost konverzije ovih kodova itd. Informacije, koje se razmatraju samo sa sintaktičke tačke gledišta, obično se nazivaju podacima, jer semantička strana nije bitna. Ovaj oblik doprinosi percepciji vanjskih strukturnih karakteristika, tj. sintaksičku stranu informacije.
Semantička (semantička) adekvatnost. Ovaj oblik određuje stepen korespondencije između slike objekta i samog objekta. Semantički aspekt uključuje uzimanje u obzir semantičkog sadržaja informacije. Na ovom nivou analiziraju se informacije koje odražavaju informaciju, razmatraju semantičke veze. U informatici se uspostavljaju semantičke veze između kodova za prezentaciju informacija. Ovaj oblik služi za formiranje pojmova i predstava, za identifikaciju značenja, sadržaja informacije i njene generalizacije.
Pragmatična (potrošačka) adekvatnost. Odražava odnos između informacije i njenog potrošača, usklađenost informacije sa ciljem upravljanja, koji se na njenoj osnovi ostvaruje. Pragmatična svojstva informacije se manifestuju samo u prisustvu jedinstva informacije (objekta), korisnika i cilja upravljanja. Pragmatični aspekt razmatranja povezan je sa vrijednošću, korisnošću korištenja informacija u razvoju potrošačkog rješenja za postizanje svog cilja. Sa ove tačke gledišta, analiziraju se potrošačka svojstva informacija. Ovaj oblik adekvatnosti direktno je vezan za praktičnu upotrebu informacije, uz korespondenciju njene ciljne funkcije sa aktivnošću sistema.
MJERE INFORMACIJE
Klasifikacija mjera
Za mjerenje informacija unose se dva parametra: količina informacija I i obim podataka V d .
Ovi parametri imaju različite izraze i interpretacije u zavisnosti od razmatranog oblika adekvatnosti. Svaki oblik adekvatnosti ima svoju mjeru količine informacija i količine podataka (slika 2.1).
Rice. 2.1. Mjere informisanja
Sintaktička mjera informacije
Ova mjera količine informacija operira s bezličnim informacijama koje ne izražavaju semantički odnos prema objektu.
Obim podatakaVd. u poruci se mjeri brojem znakova (bitova) u ovoj poruci. U različitim sistemima brojeva, jedna cifra ima različitu težinu i jedinica mjerenja podataka se mijenja u skladu s tim:
u binarnom sistemu, jedinica mjere je bit (bit - binarna cifra - binarna znamenka);
Bilješka. U modernim računarima, uz minimalnu jedinicu podataka "bit", široko se koristi i uvećana mjerna jedinica "bajt", jednaka 8 bita.
u decimalnom zapisu, jedinica je -dit (decimalno mjesto).
Primjer 2.3. Osmobitna binarna poruka 10111011 ima veličinu podataka od V d = 8 bita.
6-cifrena decimalna poruka 275903 ima veličinu podataka V d = 6 dit.
Količina informacija- na sintaksičkom nivou, nemoguće je definisati bez razmatranja koncepta neizvesnosti stanja sistema (entropije sistema). Zaista, dobijanje informacija o sistemu uvek je povezano sa promenom stepena neznanja primaoca o stanju ovog sistema. Hajde da razmotrimo ovaj koncept.
Neka potrošač prije primanja informacija ima neke preliminarne (a priori) informacije o sistemu a. Mjera njegovog nepoznavanja sistema je funkcija H (a), koja ujedno služi i kao mjera neizvjesnosti stanja sistema.
Nakon što je primio neku poruku b, primalac je dobio neke dodatne informacije Ib (a), što je smanjilo njegovo apriorno neznanje tako da je aposteriorna (nakon primanja poruke b) nesigurnost stanja sistema postala Hb (a).
Tada se količina informacija Ib (a) o sistemu primljena u poruci b određuje kao
Ib (a) = H (a) -Hb (a),
one. količina informacija se mjeri promjenom (smanjenjem) nesigurnosti stanja sistema.
Ako konačna nesigurnost Hb (a) nestane, tada će početno nepotpuno znanje biti zamijenjeno punim znanjem i količinom informacija Ib (a) = H (a). Drugim riječima, entropija sistema H (a) se može posmatrati kao mera informacija koje nedostaju.
Entropija sistema H (a), koji ima N mogućih stanja, prema Šenonovoj formuli, jednaka je:
gdje Ri - vjerovatnoća da je sistem u i-tom stanju.
Za slučaj kada su sva stanja sistema podjednako vjerovatna, tj. njihove vjerovatnoće su jednake Pi = 1/ N, njegova entropija je određena relacijom
Informacije se često kodiraju numeričkim kodovima u jednom ili drugom brojevnom sistemu, što je posebno važno kada se informacije predstavljaju u računaru. Naravno, isti broj cifara u različitim brojevnim sistemima može prenijeti različit broj stanja prikazanog objekta, koji se može predstaviti kao relacija
N= m n,
gdje N-broj različitih prikazanih stanja;
T - osnova brojevnog sistema (raznolikost simbola koji se koriste u abecedi);
P - broj cifara (znakova) u poruci.
Primjer 2.4. Ali n-bitna poruka se šalje komunikacijskom kanalu pomoću T razni simboli. Budući da će broj mogućih kombinacija kodova biti N= m n, tada, ako je bilo koji od njih jednako vjerovatno da će se pojaviti, količina informacija koju pretplatnik dobije kao rezultat prijema poruke bit će I= logN= logm - Hartleyeva formula.
Ako uzmemo za osnovu logaritma T, onda I= n. U ovom slučaju, količina informacija (pod uslovom da pretplatnik ne zna sadržaj poruke u potpunosti a priori) bit će jednaka količini podataka I= Vd, primljeno putem komunikacijskog kanala. Za neujednačena stanja sistema, uvek I< Vd= n.
Najčešće korišteni logaritmi su binarni i decimalni. Jedinice mjere u ovim slučajevima će biti bitovi i dit, respektivno.
Koeficijent(stepen) informativnog sadržaja(konciznost) poruke određuje se odnosom količine informacija i količine podataka, tj.
Štaviše, 0 Sa uvećanjem Y smanjuje se količina posla na transformaciji informacija (podataka) u sistemu. Stoga nastoje povećati sadržaj informacija, za što se razvijaju posebne metode optimalnog kodiranja informacija. Za mjerenje semantičkog sadržaja informacije, tj. Najveće priznanje dobila je njena količina na semantičkom nivou, mjera tezaurusa, koja povezuje semantička svojstva informacije sa sposobnošću korisnika da primi dolaznu poruku. Za to se koristi koncept korisnički tezaurus. Tezaurus je zbirka informacija koje drži korisnik ili sistem. Ovisno o odnosu semantičkog sadržaja informacija S i korisnički tezaurus S p količina semantičkih informacija se mijenja I c,
koje korisnik percipira i uključuje u budućnosti u svoj tezaurus. Priroda ove zavisnosti je prikazana na slici 2.2. Razmotrimo dva ograničavajuća slučaja kada je količina semantičkih informacija I c jednako 0: at S p
0
korisnik ne percipira, ne razumije dolazne informacije; at Sstr;
korisnik zna sve, ali mu dolazne informacije nisu potrebne. Rice. 2.2. Zavisnost količine semantičkih informacija. percipira potrošač, iz njegovog tezaurusa Ic=
f(Sstr)
Maksimalna količina semantičkih informacija I c
potrošač stječe kada se dogovori o njegovom semantičkom sadržaju S sa svojim tezaurusom S p
(S p = S p opt), kada su dolazne informacije razumljive korisniku i nose mu ranije nepoznate (nedostajuće u njegovom tezaurusu) informacije. Shodno tome, količina semantičkih informacija u poruci, količina novog znanja koje je primio korisnik je relativna vrijednost. Jedna te ista poruka može imati semantički sadržaj za kompetentnog korisnika i biti besmislena (semantički šum) za nekompetentnog korisnika. Prilikom procjene semantičkog (sadržajnog) aspekta informacije potrebno je težiti slaganju vrijednosti S i S p.
Faktor sadržaja može poslužiti kao relativna mjera količine semantičkih informacija WITH, koji je definiran kao omjer količine semantičke informacije i njenog volumena: Ovom mjerom utvrđuje se korisnost informacije (vrijednosti) za korisnika za postizanje postavljenog cilja. Ova mjera je također relativna vrijednost, zbog specifičnosti korištenja ovih informacija u određenom sistemu. Preporučljivo je mjeriti vrijednost informacija u istim jedinicama (ili njima blizu) u kojima se mjeri funkcija cilja. Primjer 2.5. U ekonomskom sistemu pragmatična svojstva (vrijednost) informacije mogu se odrediti povećanjem ekonomskog efekta funkcionisanja koji se postiže korištenjem ovih informacija za upravljanje sistemom: Inb(g)=
P(g /
b)-
P(g),
gdje Inb(g)
- vrijednost informativne poruke b za kontrolni sistem g, P(g)
-a priori očekivani ekonomski efekat funkcionisanja sistema upravljanja g ,
P(g
/
b)
- očekivani efekat funkcionisanja sistema g, pod uslovom da se za kontrolu koriste informacije sadržane u poruci b. Poređenja radi, uvedene mjere informisanja prikazane su u tabeli 2.1. Tabela 2.1. Informacijske jedinice i primjeri Primjeri sintaktički: Šenonin pristup kompjuterski pristup Smanjenje nesigurnosti Jedinice za prezentaciju informacija Vjerovatnoća događaja Bit, bajt itd. Semantički Tezaurus Ekonomski pokazatelji Aplikacioni paket, personalni računar, računarske mreže itd. Profitabilnost, produktivnost, stopa amortizacije, itd. Pragmatično Upotrebna vrijednost Kapacitet memorije, performanse računara, brzina prenosa itd. Vrijeme za obradu informacija i donošenje odluka Mogućnost i efikasnost korišćenja informacija određuje takav osnovni potrošač indikatori kvaliteta, kao reprezentativnost, smislenost, dovoljnost, dostupnost, relevantnost, pravovremenost, tačnost, pouzdanost, održivost. Sa povećanjem sadržaja informacija povećava se semantička propusnost informacionog sistema, jer se za dobijanje istih informacija mora konvertovati manja količina podataka. Uz koeficijent smislenosti C, koji odražava semantički aspekt, moguće je koristiti i koeficijent informativnog sadržaja, koji se karakteriše odnosom količine sintaktičke informacije (prema Šenonu) prema količini podataka. Y = I / Vd. Kredibilitet informacije su određene svojim svojstvom da odražavaju stvarne objekte sa potrebnom tačnošću. Pouzdanost informacija mjeri se stepenom pouzdanosti tražene tačnosti, tj. vjerovatnoća da se vrijednost parametra prikazanog informacijama razlikuje od prave vrijednosti ovog parametra u okviru tražene tačnosti. Održivost informacije odražavaju njihovu sposobnost da odgovori na promjene u originalnim podacima bez narušavanja potrebne tačnosti. Stabilnost informacije, kao i njena reprezentativnost, zavisi od izabranog načina njenog odabira i formiranja. U zaključku treba napomenuti da su parametri kvaliteta informacija kao što su reprezentativnost, smislenost, dovoljnost, dostupnost, održivost u potpunosti određeni na metodološkom nivou razvoja informacionih sistema. Parametri relevantnosti, ažurnosti, tačnosti i pouzdanosti u većoj mjeri se određuju i na metodološkom nivou, ali na njihovu vrijednost značajno utiče i priroda funkcionisanja sistema, prije svega njegova pouzdanost. Istovremeno, parametri relevantnosti i tačnosti su striktno povezani sa parametrima pravovremenosti i pouzdanosti, respektivno. Sintaktička mjera informacije. Ova mjera količine informacija operira s bezličnim informacijama koje ne izražavaju semantički odnos prema objektu. Volumen podataka Vd u ovom slučaju, poruka se mjeri brojem znakova (bitova) u poruci. U različitim brojevnim sistemima, jedna cifra ima različitu težinu i mjerna jedinica podataka se mijenja u skladu s tim. Na primjer, u binarnom sistemu, jedinica mjere je bit (bitno-binarna cifra - bit). Bit je odgovor na jedno binarno pitanje (“da” ili “ne”; “0” ili “1”), koje se prenosi putem komunikacijskih kanala pomoću signala. Dakle, količina informacija sadržanih u poruci u bitovima određena je brojem binarnih riječi prirodnog jezika, brojem znakova u svakoj riječi i brojem binarnih signala potrebnih za izražavanje svakog znaka. U modernim računarima, uz minimalnu jedinicu podataka "bit", naširoko se koristi i uvećana jedinica mjere "bajt", jednaka 8 bita. U decimalnom zapisu, jedinica mjere je “bit” (decimalno mjesto). Količina informacija I na sintaksičkom nivou, nemoguće je definisati bez razmatranja koncepta neizvesnosti stanja sistema (entropije sistema). Zaista, dobijanje informacija o sistemu uvek je povezano sa promenom stepena neznanja primaoca o stanju ovog sistema, tj. količina informacija se mjeri promjenom (smanjenjem) nesigurnosti stanja sistema. Koeficijent (stepen) informativnog sadržaja(konciznost) poruke određuje se odnosom količine informacija i količine podataka, tj. Y = I / Vd, i 0 Sa uvećanjem Y smanjuje se količina posla na transformaciji informacija (podataka) u sistemu. Stoga nastoje povećati sadržaj informacija, za što se razvijaju posebne metode optimalnog kodiranja informacija. Semantička mjera informacije Za mjerenje semantičkog sadržaja informacije, tj. Najveće priznanje dobila je njena količina na semantičkom nivou, mjera tezaurusa, koja povezuje semantička svojstva informacije sa sposobnošću korisnika da primi dolaznu poruku. Za to se koristi koncept korisnički tezaurus. Tezaurus je zbirka informacija koje drži korisnik ili sistem. Ovisno o odnosu semantičkog sadržaja informacija S i korisnički tezaurus Sr količina semantičkih informacija se mijenja je, koje korisnik percipira i uključuje u budućnosti u svoj tezaurus. Priroda ove zavisnosti je prikazana na Sl. 1. Razmotrimo dva ograničavajuća slučaja kada je količina semantičkih informacija Is jednako 0: at Sr= 0 korisnik ne percipira, ne razumije dolazne informacije; At Sr korisnik sve zna, i nisu mu potrebne dolazne informacije. Tema 2. Osnove prezentacije i obrade informacija u računaru Književnost 1. Informatika u ekonomiji: Udžbenik / Ed. B.E. Odintsova, A.N. Romanov. - M.: Univerzitetski udžbenik, 2008. 2. Računarstvo: Osnovni predmet: Udžbenik / Ed. S.V. Simonovich. - SPb.: Petar, 2009. 3. Informatika. Opšti kurs: Udžbenik / Koautori: A.N. Dobro, M.A. Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Chernov; Pod totalom. ed. IN AND. Kolesnikov. - M.: Daškov i K, 2009. 4. Informatika za ekonomiste: Udžbenik / Ed. Matyushka V.M. - M.: Infra-M, 2006. 5. Ekonomska informatika: Uvod u ekonomsku analizu informacionih sistema.- M.: INFRA-M, 2005. Mjere informacija (sintaktičke, semantičke, pragmatičke) Za mjerenje informacija mogu se koristiti različiti pristupi, ali najrašireniji su statistički(vjerovatno), semantički i n ragmatičan metode. Statistički(Probabilistički) metod mjerenja informacija razvio je K. Shannon 1948. godine, koji je predložio da se količina informacija razmatra kao mjera nesigurnosti stanja sistema, koja se uzima kao rezultat dobijanja informacija. Kvantitativno izražena nesigurnost naziva se entropija. Ako je posmatrač nakon prijema određene poruke dobio dodatne informacije o sistemu X, tada se nesigurnost smanjila. Dodatno primljena količina informacija definira se kao: gdje je dodatna količina informacija o sistemu X primljeno u obliku poruke; Početna nesigurnost (entropija) sistema X; Konačna nesigurnost (entropija) sistema X, nakon prijema poruke. Ako sistem X može biti u jednom od diskretnih stanja, čiji broj n, a vjerovatnoća pronalaženja sistema u svakom od njih je jednaka i zbir vjerovatnoća svih stanja jednak je jedan, tada se entropija izračunava po Šenonovoj formuli: gdje je entropija sistema X; a- osnovicu logaritma, koja određuje mjernu jedinicu informacije; n- broj stanja (vrijednosti) u kojima sistem može biti. Entropija je pozitivna veličina, a budući da su vjerovatnoće uvijek manje od jedan, a njihov logaritam negativan, znak minus u Šenonovoj formuli čini entropiju pozitivnom. Dakle, ista entropija, ali sa suprotnim predznakom, uzima se kao mjera količine informacija. Odnos između informacije i entropije može se shvatiti na sljedeći način: istovremeno dobivanje informacije (povećavanje iste) znači smanjenje neznanja ili informacijske nesigurnosti (entropija) Dakle, statistički pristup uzima u obzir vjerovatnoću pojave poruka: poruka koja je manje vjerovatna smatra se informativnijom, tj. najmanje očekivano. Količina informacija dostiže svoju maksimalnu vrijednost ako su događaji jednako vjerovatni. R. Hartley je predložio sljedeću formulu za mjerenje informacija: I = log2n , gdje n- broj jednako vjerovatnih događaja; I- mjera informacija u poruci o pojavi jednog od n događaji Mjerenje informacije se izražava u njenom obimu. Najčešće se radi o količini računarske memorije i količini podataka koji se prenose komunikacijskim kanalima. Jedinica je takva količina informacija pri kojoj je nesigurnost prepolovljena, naziva se takva jedinica informacije bit
.
Ako se prirodni logaritam () koristi kao osnova logaritma u Hartleyevoj formuli, tada je jedinica mjerenja informacija nat ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Ako se kao osnova logaritma koristi broj 3, tada - trit, ako je 10, onda - dit (hartley). U praksi se često koristi veća jedinica - bajt(bajt) jednako osam bitova. Ova jedinica je odabrana jer se može koristiti za kodiranje bilo kojeg od 256 znakova abecede kompjuterske tastature (256 = 28). Osim bajtova, informacije se mjere u poluriječima (2 bajta), riječima (4 bajta) i dvostrukim riječima (8 bajtova). Čak i veće jedinice informacija se također široko koriste: 1 kilobajt (KB - kilobajt) = 1024 bajtova = 210 bajtova, 1 megabajt (MB - megabajta) = 1024 KB = 220 bajtova, 1 gigabajt (GB - gigabajta) = 1024 MB = 230 bajtova. 1 terabajt (TB - terabajt) = 1024 GB = 240 bajtova, 1 petabajt (PB - petabyte) = 1024 TB = 250 bajtova. Ruski matematičar Yu. Manin je 1980. godine predložio ideju o izgradnji kvantnog kompjutera, u vezi sa kojim je takva jedinica informacija kao što je kubit ( kvantni bit, kubit )
- "kvantni bit" - mjera mjerenja količine memorije u teoretski mogućem obliku kompjutera koristeći kvantne nosače, na primjer, spinove elektrona. Kubit može imati ne dvije različite vrijednosti ("0" i "1"), već nekoliko, koje odgovaraju normaliziranim kombinacijama dva osnovna spinska stanja, što daje veći broj mogućih kombinacija. Dakle, 32 kubita mogu kodirati oko 4 milijarde stanja. Semantički pristup. Sintaktička mjera nije dovoljna ako trebate odrediti ne količinu podataka, već količinu informacija potrebne u poruci. U ovom slučaju se razmatra semantički aspekt koji omogućava određivanje sadržajne strane informacije. Za mjerenje semantičkog sadržaja informacije možete koristiti tezaurus njenog primaoca (potrošača). Ideju o metodi tezaurusa predložio je N. Wiener, a razvio je naš domaći naučnik A.Yu. Schrader. Tezaurus pozvao korpus informacija dostupno primaocu informacije. Korelacija tezaurusa sa sadržajem primljene poruke omogućava nam da saznamo koliko smanjuje nesigurnost. Zavisnost količine semantičkih informacija poruke o primaočevom tezaurusu Prema zavisnosti prikazanoj na grafikonu, ukoliko korisnik nema nikakav tezaurus (znanje o suštini primljene poruke, tj. = 0), ili postojanje takvog tezaurusa koji se nije promijenio kao rezultat prijema poruke (), tada je količina semantičkih informacija u njoj nula. Optimalni tezaurus će biti (), u kojem će količina semantičkih informacija biti maksimalna (). Na primjer, semantičke informacije u dolaznoj poruci za nepoznati strani jezik će biti nula, ali ista situacija će biti i u slučaju ako poruka više nije vijest, pošto korisnik već sve zna. Pragmatična mjera informacije određuje njegovu korisnost u postizanju ciljeva potrošača. Da biste to učinili, dovoljno je utvrditi vjerovatnoću postizanja cilja prije i nakon prijema poruke i uporediti ih. Vrijednost informacija (prema A.A. Kharkevichu) izračunava se po formuli: gdje je vjerovatnoća postizanja cilja prije prijema poruke; Vjerovatnoća postizanja cilja je polje prijema poruke; Metoda za kvantifikaciju informacija: statistička, semantička, pragmatička i strukturalna Za procjenu i mjerenje količine informacija u skladu sa navedenim aspektima koriste se različiti pristupi. Među njima su statistički, semantički, pragmatički i strukturalni. Istorijski, najrazvijeniji je bio statistički pristup. Prema statistički pristup
koncept "količine informacija" uveden je kao mjera neizvjesnosti stanja sistema, koja se uklanja kada se informacija primi. Kvantitativno izražena nesigurnost stanja naziva se "entropija". Kada se informacija primi, nesigurnost se smanjuje, tj. entropija, sistemi. Očigledno, što više informacija posmatrač primi, to se više nesigurnosti uklanja, a entropija sistema se smanjuje, tj. entropija sistema se može posmatrati kao mera informacija koje nedostaju. Sa entropijom jednakom nuli, postoje potpune informacije o sistemu i posmatrač ga vidi kao potpuno uređenog. Dakle, prijem informacija je povezan sa promjenom stepena neznanja primaoca o stanju ovog sistema. Treba napomenuti da statistička metoda za određivanje količine informacija praktično ne uzima u obzir semantičke i pragmatičke aspekte informacija. Semantički pristup određivanje količine informacija najteže je formalizirati i još uvijek nije konačno određeno. Mjera tezaurus je dobila najveće priznanje za mjerenje semantičkog sadržaja informacija. Da bi razumio i koristio informaciju, njen primalac mora imati određenu količinu znanja. Ako potrošačev individualni tezaurus (S n) odražava njegovo znanje o datom predmetu, tada se količina semantičkih informacija (I c) sadržanih u poruci može procijeniti stepenom promjene u ovom tezaurusu do koje je došlo pod utjecajem ovog poruka. Očigledno, količina informacija (Ic) nelinearno zavisi od stanja korisničkog individualnog tezaurusa, i iako je semantički sadržaj poruke konstantan, korisnici sa različitim tezaurusima će dobiti nejednaku količinu informacija. Na primjer, ako je pojedinačni tezaurus primaoca informacije blizu nule (S n = 0), tada je u ovom slučaju količina primljenih informacija jednaka nuli (I c = 0). Na primjer, kada slušate poruku na nepoznatom stranom jeziku, nemoguće je izvući informaciju iz nje bez poznavanja jezika. Količina semantičkih informacija (Is) u poruci će također biti nula ako korisnik informacije zna apsolutno sve o subjektu, tj. njegov tezaurus (S n) i poruka mu ne daju ništa novo. Pragmatičan pristup određuje količinu informacija kao mjeru koja doprinosi postizanju cilja. Ovaj pristup razmatra količinu informacija kao povećanje vjerovatnoće postizanja cilja. Prilikom procjene količine informacija u semantičkom i pragmatičkom aspektu, potrebno je uzeti u obzir vremensku ovisnost informacija (pošto informacija, posebno u sistemima upravljanja ekonomskim objektima, ima tendenciju starenja, odnosno njena vrijednost s vremenom opada). Strukturalni pristup povezan je s problemima pohranjivanja, reorganizacije i preuzimanja informacija i kako se obim akumuliranih informacija povećava, postaje sve važniji. Strukturalni pristup apstrahuje od subjektivnosti, relativne vrednosti informacija i razmatra logičke i fizičke strukture organizacije informacija. Struktura socijalnih i radnih informacija: indikatori, detalji i dokumenti U 160. Konvencije Međunarodne organizacije rada (ILO) „O statistici rada“ i u 170. Preporuke MOR-a „O statistici rada“ /1985./, definisani su glavni pravci prikupljanja i analize društvenih i radnih informacija na makroekonomskom nivou. : Ekonomski aktivno stanovništvo, zaposlenost, nezaposlenost i podzaposlenost; Plate i radno vrijeme; Indeksi potrošačkih cijena; Troškovi rada; Troškovi i prihodi domaćinstva; Industrijske ozljede i profesionalne bolesti; Radni sukobi; Produktivnost rada Indikator- generalizirajuće karakteristike objekta ili procesa. Indikator djeluje kao metodološki alat koji pruža mogućnost testiranja teoretskih pozicija korištenjem empirijskih podataka. 1) kvalitete fiksiranje prisutnosti ili odsustva objektiviziranog. sv-va Indikatori rada koji se koriste za izračunavanje količine utrošenog rada i izražavaju se u jedinici vremena. Uz njihovu pomoć se obračunavaju PT, plata itd. Social indikatori kvaliteta ili broj karakteristika individualnog sv-in i stanja društvenih objekata i procesa, odražava karakteristike u statistici i dinamici Ulaznica broj 2 Ulaznica broj 3 Informacijski modeli: deskriptivni i formalni Opisni informacioni modeli- to su modeli kreirani na prirodnom jeziku (odnosno na bilo kojem jeziku komunikacije između ljudi: engleskom, ruskom, kineskom, malteškom itd.) usmeno ili pismeno. Formalni informacioni modeli su modeli kreirani na formalnom jeziku (tj. naučnom, stručnom ili specijalizovanom). Primjeri formalnih modela: sve vrste formula, tabela, grafikona, mapa, dijagrama itd. Kromatski (informacijski) modeli- to su modeli stvoreni prirodnim jezikom semantike pojmova boja i njihovih ontoloških predikata (odnosno jezikom značenja i značenja kanona boja, koji su reprezentativno reproducirani u svjetskoj kulturi). Primeri hromatskih modela: „atomski” model inteligencije (AMI), međuverska imanencija religija (MIR), model aksiološke i socijalne semantike (MASS) itd., kreiran na osnovu teorije i metodologije hromatizma. Vrste informacionih modela Tabelarni- objekti i njihova svojstva predstavljeni su u obliku liste, a njihove vrijednosti su smještene u pravokutne ćelije. Lista objekata istog tipa nalazi se u prvom stupcu (ili redu), a vrijednosti njihovih svojstava nalaze se u sljedećim stupcima (ili redovima). Hijerarhijski- objekti su raspoređeni po nivoima. Svaka stavka visokog nivoa sastoji se od stavki nižeg nivoa, a stavka nižeg nivoa može biti deo samo jedne stavke višeg nivoa. Mreža- koristi se za odražavanje sistema u kojima veze između elemenata imaju složenu strukturu. Ulaznica broj 4. Zadaci i funkcije informacionih sistema. Tipologija informacionih sistema u smislu njihovog obima, obima, prirode zadataka koji se rešavaju, skupa funkcija koje se obavljaju, stepena njihove automatizacije, vrste informacija itd. Informacioni sistem- je međusobno povezani skup alata, metoda i osoblja koji se koriste za skladištenje, obradu i izdavanje informacija za postizanje cilja upravljanja. ü Svrha funkcionisanja- zadovoljavanje specifičnih potreba za informacijama u okviru određene predmetne oblasti ü Rezultat funkcionisanja- informacioni proizvodi - dokumenti, informacioni nizovi, baze podataka i informacioni servisi Ulaznica broj 5 Tehnološka podrška ACS-a: (podržavajući podsistemi informacionih tehnologija) informatička, jezička, tehnička, softverska, matematička, organizaciona i ergonomska. Pravna podrška. Tehnološka podrška- EDP (elektronska obrada podataka)
- predstavlja kombinaciju metoda i sredstava prikupljanja, čuvanja, prenošenja, obrade i zaštite informacija zasnovanih na računarskoj tehnologiji i komunikacijama. Ulaznica broj 6 Namjena i vrste AWP Upotreba AWP-a u modernoj ordinaciji maksimalno olakšava rad specijaliste, oslobađajući vrijeme i napore koji su prethodno bili utrošeni na obavljanje rutinskih operacija prikupljanja podataka i složenih proračuna, za kreativne, naučno utemeljene aktivnosti u rješavanju profesionalnih problema. Svrha implementacije je poboljšanje sljedećih indikatora: Automatizacija rada, korištenje tehnologija koje štede rad (na primjer, korištenje kompjutera); povećana sigurnost proizvodnje (kada se koristi u industriji); brže donošenje upravljačkih odluka; mobilnost radnika; povećanje produktivnosti rada Za karakterizaciju AWP-a, može se izdvojiti glavne komponente informacione tehnologije implementirajući ga. To uključuje: 1. tehnička i hardverska podrška (računari, štampači, skeneri, kase i druga dodatna oprema); 2. primijenjeni softver i operativni sistemi (OS); 3. informatička podrška (standardi dokumenata i jedinstvenih obrazaca, standardi za prezentaciju indikatora, klasifikatori i referentne informacije); 4. mreže i komunikacionih uređaja (lokalne i korporativne mreže, e-mail). Karakteristike ovih komponenti određuju nivo AWP-a, njegovu svrhu i karakteristike. AWP su dizajnirani da obezbede uslove za udoban, kvalitetan i kvalitetan rad specijaliste i moraju zadovoljiti slijedeći zahtjevi: Korisnički interfejs treba da bude jednostavan, zgodan i dostupan čak i nepripremljenom korisniku. Trebalo bi da sadrži sistem upita, po mogućnosti u demo formi (video, zvuk, animacija); Potrebno je osigurati sigurnost stručnjaka i ispunjavanje svih ergonomskih zahtjeva (udobnost, boja i zvučna skala koja odgovara najboljoj percepciji, pogodnost lokacije informacija i dostupnost svih sredstava potrebnih za rad, ujednačen stil izvođenja operacija , itd.); Korisnik AWP-a mora izvršiti sve radnje bez napuštanja sistema, stoga je potrebno da bude opremljen svim potrebnim operacijama; Osiguranje nesmetanog rada AWP-a treba da garantuje korisniku blagovremeno izvršenje zadataka, u skladu sa rasporedom rada. Prekidi u proizvodnji su neprihvatljivi; Racionalna organizacija rada specijaliste stvara ugodne uslove za rad i povećava produktivnost rada specijaliste; AWP softver mora biti kompatibilan sa drugim sistemima i informacionim tehnologijama, stoga su najvrednije tehnologije koje kombinuju više AWP. Ulaznica broj 7 Ulaznica broj 8 Ulaznica broj 9 Sl3Development Dana 13. januara 1988. održana je konferencija za štampu u Njujorku na kojoj je najavljena unija Ashton-Tate i Microsoft za razvoj novog proizvoda pod nazivom Ashton-Tate / Microsoft SQL Server. Istog dana objavljeno je zajedničko saopštenje za javnost sa najavom novog proizvoda baziranog na razvoju Sybase-a. Što se tiče uloga kompanija u razvoju i promociji proizvoda, navodi se u saopštenju Ashton-tate trebalo je da bude odgovoran za nadgledanje razvoja u oblasti baza podataka (i takođe da obezbedi sopstveni razvoj u ovoj oblasti), i Microsoft istom je dodijeljena slična uloga u oblasti tehnologija za rad u lokalnim mrežama. Nakon izdavanja SQL Servera, Ashton-Tate je trebao licencirati proizvod od Microsofta i baviti se globalnom maloprodajom, a Microsoft je trebao isporučiti proizvod proizvođačima hardverske opreme. Izlaz 29. aprila 1989 Ashton-Tate/Microsoft SQL Server 1.0 je zvanično stavljen na tržište. Članovi SQL Server tima obukli su majice na Torrance Team Certification Eventu "Ashton-Tate SQL Server: Napravljen na vrijeme i ponosan na to"(eng. Ashton-Tate SQL Server: na vrijeme i ponosan na to) . Novinari su prilično pozitivno reagirali na novi proizvod, međutim prodaja je bila vrlo niska. Do 1990. godine situacija se nije popravila. Planovi za zajedničku promociju proizvoda, zbog čega je SQL Server morao da dobije pozicije u velikoj dBASE zajednici programera, propali su. Kao rezultat toga, Ashton-Tate, koji je dvije godine ranije imao vodeću poziciju u sistemu upravljanja bazama podataka za kućne računare, sada mora da se bori za svoje postojanje, što ga je zauzvrat primoralo da se vrati na svoj glavni proizvod dBASE. Microsoft je u međuvremenu lansirao OS/2 LAN Manager pod svojim brendom. Sve to je dovelo do odluke da se prekine zajednička promocija SQL Servera, nakon čega je ovaj proizvod malo izmijenjen i već predstavljen kao Microsoft SQL Server. SQL Server 1.11 (1991) 1991. Microsoft je objavio privremenu verziju, SQL Server 1.11. Ovo izdanje je bilo zbog činjenice da se lista korisnika već značajno proširila do tog vremena. Unatoč činjenici da klijent-server arhitektura još uvijek nije bila široko rasprostranjena, klijenti su i dalje postupno migrirali na nju. Ali uprkos pozitivnim kritikama industrije u štampi, prodaja SQL Servera je i dalje ostavljala mnogo toga da se poželi. (Pogledajte dijagram slajdova) Sl5 Historija izdanja na slajdu. Ulaznica broj 10 Funkcionalnost Microsoft SQL Server koristi verziju SQL-a pod nazivom Transact-SQL (skraćeno T-SQL) kao jezik upita, koji je implementacija SQL-92 (ISO standard za SQL) sa više ekstenzija. T-SQL dozvoljava dodatnu sintaksu za pohranjene procedure i pruža transakcionu podršku (interakcija između baze podataka i kontrolne aplikacije). Microsoft SQL Server i Sybase ASE koriste protokol sloja aplikacije koji se zove Tabularni tok podataka (TDS) za komunikaciju sa mrežom. TDS protokol je također implementiran u FreeTDS projektu kako bi se omogućila interakcija različitih aplikacija sa Microsoft SQL Server i Sybase bazama podataka. Microsoft SQL Server takođe podržava Open Database Connectivity (ODBC), interfejs za interakciju aplikacija sa sistemom za upravljanje bazom podataka. SQL Server 2005 pruža mogućnost povezivanja korisnika putem SOAP web servisa. Ovo omogućava klijentskim programima koji nisu Windows platformi da pređu na SQL Server. Microsoft je također objavio certificirani JDBC drajver koji omogućava Java aplikacijama (kao što su BEA i IBM WebSphere) da se povežu na Microsoft SQL Server 2000 i 2005. SQL Server podržava zrcaljenje baze podataka i grupisanje. SQL Server Cluster je kolekcija identično konfigurisanih servera; ovaj aranžman pomaže da se raspored posla na više servera. Svi serveri imaju jedno virtuelno ime, a podaci se mapiraju na IP adrese mašina klastera tokom vremena izvođenja. Također, u slučaju kvara ili kvara na jednom od servera klastera, dostupan je automatski prijenos opterećenja na drugi server. SQL Server podržava redundantno dupliciranje podataka u tri scenarija: Snimak: "Snimak" baze podataka se pravi i šalje server primaocima. Istorija promena: Sve promene u bazi podataka se kontinuirano saopštavaju korisnicima. Sinhronizacija sa drugim serverima: Baze podataka nekoliko servera su međusobno sinhronizovane. Promene u svim bazama podataka se dešavaju nezavisno jedna od druge na svakom serveru, a tokom sinhronizacije podaci se usklađuju. Ova vrsta dupliciranja pruža mogućnost rješavanja kontradikcija između baza podataka. MS SQL Server 2000 izdanja Postojale su dvije vrste SQLServera dostupne u različitim izdanjima: 2000 - SQL Server 2000 32-bitni, kodnog naziva Shiloh (verzija 8.0); 2003 - SQL Server 2000 64-bitni, kodnog imena Liberty. SQLServer 2000 je dostupan u raznim izdanjima kako bi zadovoljio najširi raspon performansi, performansi i zahtjeva za troškove za kupce (organizacije i pojedince). EnterpriseEdition. Ovo izdanje je kompletna verzija SQLServera koji se najčešće nudi organizacijama. EnterpriseEdition pruža naprednu skalabilnost i pouzdanost za kritične online poslovanje i Internet aplikacije, uključujući distribuirane particionirane poglede, prijenos dnevnika i poboljšane mogućnosti klasteriranja. Ovo izdanje također u potpunosti koristi najnapredniji hardver, podržavajući do 32 procesora i 64 GB RAM-a. Osim toga, SQLServer 2000 Enterprise Edition uključuje dodatnu funkcionalnost analize. StandardEdition. Ova opcija može biti pristupačna za srednje i male organizacije koje ne zahtijevaju sofisticiranu skalabilnost i dostupnost, kao i puni skup mogućnosti analize koje se nalaze u SQLServer 2000 Enterprise Edition. StandardEdition se koristi u simetričnim višeprocesorskim sistemima sa do 4 procesora i do 2 GB RAM-a. PersonalEdition. Ovo izdanje uključuje kompletan skup alata za upravljanje i većinu funkcionalnosti Standardnog izdanja, ali je optimizovano za ličnu upotrebu. PersonalEdition pokreće ne samo serverske operativne sisteme korporacije Microsoft, već i njihova lična izdanja, koja uključuju Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 i Windows 98. Podržani su sistemi sa dva procesora. Iako ovo izdanje podržava baze podataka bilo koje veličine, njegove performanse su optimizovane za pojedinačne korisnike i male radne grupe: pogoršavaju se kada dođe do opterećenja kada više od pet korisnika radi istovremeno. DeveloperEdition. Ova varijanta SQLServera omogućava programerima da kreiraju bilo koju vrstu aplikacije koja radi u sprezi sa SQLServerom. Ovo izdanje uključuje sve funkcionalnosti Enterprise Edition, ali sa posebnim ugovorom o licenci za krajnjeg korisnika (EULA) koji dozvoljava razvoj i testiranje, ali zabranjuje operativnu implementaciju. DesktopEngine (MSDE). Ovo izdanje uključuje osnovnu funkcionalnost SQLServer 2000 baze podataka, ali isključuje korisnički interfejs, alate za upravljanje, funkcionalnost analize, podršku za replikaciju, licence za klijentski pristup, biblioteke za programere i elektronsku dokumentaciju. Takođe ograničava veličinu baze podataka i nivo radnog opterećenja pri radu sa korisnicima. DesktopEngine je izdanje sa najmanje resursa od ostalih izdanja SQLServera 2000, što ga čini idealnim za implementaciju samostalnog skladišta podataka. WindowsCEEdition. Ovo izdanje je WindowsCE verzija SQLServera 2000. Softverski je kompatibilan sa drugim izdanjima SQLServera 2000. Ovo omogućava programerima da iskoriste postojeće vještine i aplikacije kako bi proširili funkcionalnost relacijskog skladišta podataka pomoću rješenja koja rade na novim klasama uređaja. Karakteristike SQL Servera 2000 MicrosoftSQL Server 2000 ima niz karakteristika koje olakšavaju instalaciju, implementaciju i rad, kao i podršku za skalabilnost, kreiranje skladišta podataka i sistemsku integraciju sa drugim serverskim softverom. Uključuje mnoge alate i funkcije za pojednostavljenje procesa instaliranja, implementacije, upravljanja i korištenja baza podataka. SQL Server 2000 pruža administratorima baza podataka kompletan skup alata potrebnih za podešavanje SQL Servera 2000 u industrijskim onlajn sistemima. SQL Server 2000 takođe efikasno radi na malim sistemima za jednog korisnika sa minimalnim troškovima administracije. Instalacijom ili nadogradnjom upravlja aplikacija grafičkog korisničkog interfejsa (GUI) koja vodi korisnika kroz informacije koje zahtijeva instalater. Instalacijski program automatski otkriva prisutnost starije verzije SQL Servera. Nakon što je instalacija SQL Servera 2000 završena, pita korisnika da li želi da pokrene čarobnjak za nadogradnju SQL Servera 2000, koji će vas brzo voditi kroz proces nadogradnje. Tako se cijeli proces instalacije ili ažuriranja brzo završava, a korisnik mora unijeti minimum informacija. SQL Server 2000 automatski i dinamički mijenja svoju konfiguraciju u hodu. Kako broj korisnika povezanih na SQL Server 2000 raste, on može dinamički dodijeliti potrebne resurse, kao što je memorija. Kada se opterećenje smanji, SQL Server 2000 oslobađa resurse i vraća ih sistemu. Ako druge aplikacije rade istovremeno na serveru, SQL Server 2000 detektuje da im se dodeljuje dodatna virtuelna memorija i smanjuje količinu virtuelne memorije koju koristi da bi smanjio opterećenje stranica. SQL Server 2000 također može automatski povećati ili smanjiti veličinu baze podataka kako se informacije dodaju ili uklanjaju. SQL Server 2000 radi s drugim softverskim proizvodima kako bi osigurao stabilno i sigurno spremište informacija za Internet i intranet: · SQL Server 2000 radi sa sigurnosnim i mehanizmom šifriranja Windows 2000 Server i Windows NT Server, ostvarujući sigurno skladištenje informacija; · SQL Server 2000 je usluga skladištenja visokih performansi za Web aplikacije koje rade pod Microsoft Internet Information Services; · SQL Server 2000 se može koristiti sa Site Serverom za opsluživanje velikih, složenih web stranica za e-trgovinu; · Podrška za TCP/IP utičnice vam omogućava da integrišete SQL Server 2000 sa Microsoft proxy serverom za implementaciju bezbedne komunikacije preko Interneta i intraneta. Performanse SQL Servera 2000 mogu se podići na nivo koji je potreban za velike Internet stranice. Osim toga, SQL Server 2000 baza podataka ima ugrađenu XML podršku, a čarobnjak Web Assistant vam pomaže da generišete stranice jezika za označavanje hiperteksta (HTML) iz podataka SQL Servera 2000 i objavite te podatke za Hypertext Transport Protocol (HTTP) i FTP pristup (Protokol za prijenos datoteka). SQL Server podržava Windows autentifikaciju, što omogućava Windows NT i Windows 2000 korisnički i domenski nalozi da se koriste kao SQL Server 2000 nalozi. Windows 2000 provjerava autentičnost korisnika kada se povežu na mrežu. Prilikom povezivanja na SQL Server, klijentski softver zahtijeva pouzdanu vezu, koja se može obezbijediti samo ako su korisnici autentifikovani pomoću Windows NT ili Windows 2000. Dakle, SQL Server ne vrši autentifikaciju korisnika sama po sebi, ali korisnicima nisu potrebna posebna imena i lozinke za povezivanje sa svakim SQL Server sistemom. SQL Server 2000 može slati i primati e-poštu i poruke sa strane sa Microsoft Exchange-a ili drugih MAPI (Message Application Programming Interface) kompatibilnih servera pošte. Ova funkcija omogućava slanje pošte pomoću paketa, pohranjenih procedura i pokretača SQL Servera 2000. SQL Server 2000 događaji i obavijesti mogu se konfigurirati da automatski šalju obavještenja putem e-pošte ili pejdžera administratoru servera u slučaju ozbiljnih problema, ili čak u opasnosti ... SQL Server 2000 alati Enterprise Manager SQL Server Enterprise Manager je glavni administrativni alat za SQL Server 2000 sa korisničkim interfejsom kompatibilnim sa MMC (Microsoft Management Console) i omogućava vam da rešite niz administrativnih zadataka: · Definirati grupe servera koji koriste SQL Server; · Registrovati pojedinačne servere u grupi; · Konfigurišite sve parametre SQL Servera za sve registrovane servere; · Kreirati i administrirati bilo koje baze podataka, objekte, korisničke ID-ove, prijave i prava pristupa SQL Serveru na svakom od registrovanih servera; · Definirati i izvršiti sve SQL Server administrativne zadatke na svakom registrovanom serveru; · Interaktivno konstruirajte i testirajte SQL izraze, pakete i skripte pozivanjem SQL Query Analyzera; · Pozovite razne čarobnjake SQL Servera. MMC održava zajednički interfejs za upravljanje različitim serverskim aplikacijama na Microsoft Windows mreži. Serverske aplikacije uključuju komponentu kao što je dodatak koji korisnicima MMC-a pruža interfejs za upravljanje serverskom aplikacijom. SQL Server Enterprise Manager je MMC dodatak za Microsoft SQL Server 2000. SQL Server Agent SQL Server Agent radi na serveru koji pokreće instancu SQL Servera 2000 ili starije verzije SQL Servera. SQL Server Agent je odgovoran za sljedeće zadatke: · Pokrenite poslove SQL Servera koji su planirani za izvođenje u određeno vrijeme ili nakon određenog vremenskog perioda; · Određivanje posebnih uslova po nastanku kojih je potrebno izvršiti radnju koju odredi administrator, na primjer, upozoriti nekoga slanjem poruke na pejdžer ili e-mailom ili započeti zadatak koji ispunjava ove uslovi; · Pokrenite zadatke koje je definirao administrator koji izvode replikaciju. SQL Profiler SQL Profiler je alat za snimanje događaja na SQL Serveru 2000. Događaji se pohranjuju u datoteku praćenja, koja se zatim može analizirati ili koristiti za ponavljanje niza radnji prilikom dijagnosticiranja problema. SQL Profiler se koristi za: · Korak po korak izvršavanje problemskih zahtjeva i utvrđivanje izvora problema; · Pretraga i dijagnostika sporih upita; · Snimanje sekvenci SQL naredbi koje dovode do problema; · Praćenje performansi SQL Servera i regulisanje njegovog radnog opterećenja. SQL Profiler također podržava reviziju akcija poduzetih na instancama SQL Servera. Sigurnosne aktivnosti se zadržavaju za kasniji pregled od strane sigurnosnog administratora. Service Manager SQLServerServiceManager je dizajniran za pokretanje, zaustavljanje i pauziranje serverskih komponenti SQLServer 2000. Ove komponente rade kao usluge u Microsoft Windows NT ili Windows 2000, i kao zasebni izvršni programi u Windows 95 i Windows 98. SQL Server. Implementira SQL Server bazu podataka. Postoji jedna usluga SQL Servera za svaku instancu SQL Servera koji radi na računaru. SQL Server Agent. Implementira agenta koji pokreće zakazane administrativne zadatke SQL Servera. Postoji jedna usluga agenta SQL Servera za svaku instancu SQL Servera koji radi na računaru. Microsoft Search (samo Windows NT i Windows 2000) Implementira pretraživač punog teksta. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računaru. MSDTC (samo za Windows NT i Windows 2000). Upravlja distribuiranim transakcijama. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računaru. MSSQLServerOLAPService (samo za Windows NT i Windows 2000). Implementira usluge analize. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računaru. Prozor Service Manager može biti sakriven i predstavljen ikonom u sistemskoj paleti na traci zadataka. Da biste prikazali meni sa spiskom zadataka koje Service Manager podržava, kliknite desnim tasterom miša na ikonu na traci zadataka. SQL Query Analyzer SQL Query Analyzer je GUI alat dizajniran za mnoge različite zadatke: · Kreiranje upita i SQL skripti, kao i njihovo izvršavanje sa SQL Server bazama podataka; · Kreiranje često korišćenih objekata baze podataka u standardnim skriptama; · Kopiranje postojećih objekata baze podataka; · Izvršavanje pohranjenih procedura bez postavljanja njihovih parametara; · Otklanjanje grešaka u pohranjenim procedurama; · Otklanjanje grešaka u upitima sa problemima u performansama; · Pretraga objekata u bazama podataka, kao i pregled i rad sa objektima; · Dodavanje, ažuriranje i brisanje redova u tabeli; · Definisanje prečica na tastaturi za pokretanje često korišćenih upita, dodavanje često korišćenih komandi u meni Alati. SQL Query Analyzer se pokreće direktno iz menija Start ili iz SQL Server Enterprise Manager-a. Također se može pokrenuti unošenjem naredbe isqlw u komandnu liniju. Ulaznica broj 11 Veliki objekti DB2 / 2 i DB2 / 6000 daju korisniku nove tipove podataka kao što su binarni veliki objekti (BLOBS) i veliki tekstualni objekti (CLOBS). BLOBS omogućavaju pohranjivanje podataka bilo koje vrste, veličine do dva gigabajta. Opcija 1: funkcija ima direktan pristup bazi podataka, što vam omogućava postizanje maksimalnih performansi, ali predstavlja potencijalnu prijetnju po zdravlje i integritet podataka servera Opcija 2: funkcija se izvodi kao proces odvojen od servera baze podataka, što osigurava zaštitu podataka i DBMS-a, ali smanjuje performanse pros Postoji dobra besplatna verzija Dobra besplatna tehnička podrška Moguće je dobiti plaćenu podršku od proizvođača, što vam omogućava da se prijavite u poslovnom sektoru Entrprise Sa konfiguracijama Dobra izvedba Rješava situacije poput "nema dovoljno memorije za 1C server" Nema ograničenja na 256 tabela, što proširuje mogućnosti pri radu sa RLS-om Minusi Malo specijalista Niska prevalencija Veličina baza podataka je veća nego u drugim podd Automatsko podešavanje sistema je prisutno, ali nepotpuno Neke poruke platforme možda neće biti pravilno obrađene Ulaznica broj 12 Ulaznica broj 14 Ulaznica broj 15. Windows Open Services Architecture (WOSA) - skup otvorenih standarda za interoperabilnost aplikacijskih sistema Windows podržava porodicu standarda koji olakšavaju pisanje i vertikalno otvaranje aplikacija. Uobičajeni naziv za ove standarde je WOSA (Windows Open Services Architecture. (WOSA) pruža skup otvorenih standarda za interakciju komponenti aplikativnih sistema na strani servera i klijenta. Porodica je podijeljena u tri kategorije: - standardi opšte namene; - standardi komunikacije; - standardi za finansijske aplikacije i usluge. Grupa standarda opće namjene uključuje: Open Database Connectivity (ODBC) - pristup bazama podataka Messaging Application Programming Interface (MAPI) - prosljeđivanje poruka Interfejs za programiranje aplikacije telefonije (TAPI) - pristup putem dial-up Grupa za komunikaciju - Windows SNA Host Communication API - Windows Sockets-komunikacijski interfejs baziran na TCP/IP protokolu - Microsoft Remote Procedure Call (RPC) - interfejs za poziv udaljene procedure Grupa standarda za finansijske aplikacije i usluge uključuje dva elementa - WOSA Live Market Data Extension (WOSA / XRT) - WOSA proširenje za finansijske usluge (WOSA / XFS) Svaki od standarda porodice WOSA opisuje arhitekturu koja uključuje sljedeće glavne komponente: Interfejs za programiranje aplikacije (API) Serverski interfejs (SPI) Menadžer grupe aplikacija / usluga Baza podataka za registraciju aplikacija/usluga. Ulaznica broj 16 Rice. 1. Kretanje informacija iz baze podataka u aplikaciju Slika pokazuje da prilikom razvoja DBMS aplikacije programer radi sa skupovima komponenti dizajniranih za razmjenu informacija s bazama podataka i njihovo prikazivanje. Ovisno o odabranom mehanizmu pristupa bazi podataka, neki skupovi komponenti se možda neće koristiti, ali sve one, bez obzira na karakteristike baze podataka koja se koristi i mehanizam pristupa njoj, imaju slična svojstva i metode. ODBC (Open Database Connectivity) - univerzalno razvijen od strane Microsofta interfejs za programiranje aplikacije za pristup bazama podataka. Glavnim ciljem razvoja ODBC protokola smatra se standardizacija mehanizama za interakciju sa različitim DBMS-ima. Glavni problem vezan za razvoj aplikacija koje stupaju u interakciju sa bazama podataka baziranim na specijalnim SQL API-jima je taj što je svaki DBMS imao svoj programski interfejs, svaki od njih je imao svoje karakteristike i nije funkcionisao sasvim kao ostali. S tim u vezi, razvoj aplikacije značajno je zavisio od korišćenog DBMS-a. Microsoft je preduzeo važan korak u rješavanju ovog problema. Osnovna ideja je bila da se razvije univerzalni interfejs na nivou porodice Windows operativnih sistema koji bi mogao biti podržan u različitim DBMS-ovima. Pogledajmo na brzinu strukturu ODBC softvera: · Interfejs poziva ODBC funkcije: Ovo je takozvani gornji sloj ODBC-a, koji sadrži API, koji direktno koriste aplikacije. Ovaj API je implementiran kao Dll biblioteka dinamičke veze i uključen je u operativni sistem Windows; · ODBC drajveri: Ovo je takozvani donji sloj ODBC-a, koji sadrži skup drajvera za DBMS koji podržavaju ODBC protokol. U okviru tehnologije može se razviti odgovarajući ODBC drajver za svaki DBMS, koji će biti posredna veza između aplikacijskog programa i DBMS-a, pretvarajući pozive DBMS funkcija u pozive internih specijalizovanih funkcija DBMS-a. Time se rješava problem standardizacije. Za mnoge moderne DBMS postoje specijalizovani ODBC drajveri koji se zasebno instaliraju u operativni sistem; · ODBC Driver Manager: Ovaj softverski mehanizam predstavlja srednji nivo ODBC-a, koji upravlja učitavanjem potrebnih drajvera. Dijagram izvođenja programa pomoću ODBC protokola za pristup podacima prikazan je na slici 2. Rice. 2.Šema izvođenja programa korištenjem ODBC protokola za pristup podacima Windows operativni sistem uključuje nekoliko mehanizama za pristup bazama podataka: ODBC,OLE DB i ADO. ODBC tehnologija(sa engleskog. Otvorite Povezivanje baze podataka- otvoreni mehanizam za pristup bazama podataka 1
) je komponenta operativnog sistema Windows, dizajniran da objedini pristup informacijama pohranjenim u baze podataka raznih vrsta. ODBC sastoji se od skupa drajvera koji obavljaju operacije razmjene sa određenim baze podataka, i upravljački program koji prenosi zahtjeve iz aplikacije u drajver i prenosi informacije od drajvera do aplikacije (slika 3). Rice. 3. Kretanje informacija između aplikacije i baze podataka koristeći ODBC Jezik upita se koristi za dohvaćanje i modificiranje podataka. SQL, bez obzira da li ga podržava baza podataka kojoj aplikacija pristupa. Ako baza podataka ne podržava jezik SQL, tada se pristup njemu ne razlikuje od pristupa DB podržavajući SQL... Ovo je objedinjavanje sistema pristupa bazama podataka ODBC- aplikacija specificira ime drajvera koji treba koristiti za povezivanje sa bazom podataka i šalje zahtjev koji opisuje sastav traženih informacija. Dalji mehanizam ODBC obavlja sve potrebne operacije za dobijanje informacija, skrivajući od aplikacije specifičnosti rada sa određenom bazom podataka. Pristup aplikaciji ODBC sprovedeno kroz API-funkcije implementirane u dinamičkim bibliotekama.Informacije o semantičkoj mjeri
Pragmatična mjera informacija
Mjera informacija
Jedinice
(za kompjutersku oblast)
KVALITETA INFORMACIJA
2) količina. Fiksiranje stepena ozbiljnosti, razvoja, određene sv-va
standardi uključuju sljedeće elemente:
