Informații - ce este? Pe ce este bazat? Ce obiective urmărește și ce sarcini îndeplinește? Despre toate acestea vom vorbi în acest articol.
Informații generale
In ce cazuri se foloseste? metoda semantică măsurarea informațiilor? Este folosită esența informațiilor, partea de conținut a mesajului primit este de interes - acestea sunt indicațiile pentru utilizarea acestuia. Dar mai întâi, să dăm o explicație despre ce este. Trebuie remarcat faptul că metoda semantică de măsurare a informațiilor este o abordare formalizată dificilă, care nu a fost încă pe deplin formată. Este folosit pentru a măsura cantitatea de semnificație a datelor care au fost primite. Cu alte cuvinte, cât de mult din informațiile primite sunt necesare în în acest caz,. Această abordare este utilizată pentru a determina conținutul informațiilor primite. Și dacă vorbim despre un mod semantic de măsurare a informațiilor, folosim conceptul de tezaur, care este indisolubil legat de subiectul luat în considerare. Ce reprezintă?
Tezaur
Aș dori să fac o scurtă introducere și să răspund la o întrebare despre metoda semantică de măsurare a informațiilor. Cine a prezentat-o? Fondatorul ciberneticii, Norbert Wiener, a propus utilizarea acestei metode, dar a primit o dezvoltare semnificativă sub influența compatriotului nostru A. Yu. Care este denumirea folosită pentru a desemna totalitatea informațiilor pe care le are destinatarul informațiilor. Dacă comparați tezaurul cu conținutul mesajului primit, puteți afla cât de mult a redus incertitudinea. Aș dori să corectez o greșeală care cade adesea sub influența un numar mare de al oamenilor. Astfel, ei cred că metoda semantică de măsurare a informațiilor a fost introdusă de Claude Shannon. Nu se știe exact cum a apărut această concepție greșită, dar această opinie este incorectă. Claude Shannon a introdus o metodă statistică de măsurare a informațiilor, al cărei „succesor” este metoda semantică.
Abordare grafică pentru determinarea cantității de informații semantice dintr-un mesaj primit
De ce trebuie să desenezi ceva? Măsurarea semantică folosește această capacitate de a comunica vizual utilitatea datelor în grafice ușor de înțeles. Ce înseamnă asta în practică? Pentru a explica starea de fapt, o relație este reprezentată sub forma unui grafic. Dacă utilizatorul nu are cunoștințe despre esența mesajului care a fost primit (egal cu zero), atunci volumul informație semantică va fi egală cu aceeași valoare. Este posibil de găsit valoare optimă? Da! Acesta este numele unui tezaur, unde volumul de informații semantice este maxim. Să ne uităm la un mic exemplu. Să presupunem că un utilizator primește un mesaj scris într-o limbă necunoscută. limbă străină, sau o persoană poate citi ceea ce este scris acolo, dar aceasta nu mai este o știre pentru el, deoarece toate acestea sunt cunoscute. În astfel de cazuri, ei spun că mesajul conține zero informații semantice.
Dezvoltare istorica
Probabil că acest lucru ar fi trebuit să fie discutat puțin mai sus, dar nu este prea târziu pentru a ajunge din urmă. Metoda semantică de măsurare a informațiilor a fost introdusă inițial de Ralph Hartley în 1928. S-a menționat anterior că Claude Shannon este adesea citat drept fondator. De ce a existat o asemenea confuzie? Cert este că, deși metoda semantică de măsurare a informațiilor a fost introdusă de Ralph Hartley în 1928, Claude Shannon și Warren Weaver au fost cei care au generalizat-o în 1948. După aceasta, fondatorul ciberneticii, Norbert Wiener, și-a format ideea metodei tezaurului, care a primit cea mai mare recunoaștere sub forma unei măsuri dezvoltate de Yu I. Schneider. Trebuie remarcat faptul că pentru a înțelege acest lucru, aveți nevoie de suficient nivel inalt cunoştinţe.
Eficienţă
Ce ne oferă în practică metoda tezaurului? Este o confirmare reală a tezei că informația are o asemenea proprietate precum relativitatea. De remarcat că are o valoare relativă (sau subiectivă). Pentru a putea evalua obiectiv informatii stiintifice, a introdus conceptul de tezaur universal. Gradul său de schimbare arată semnificația cunoștințelor pe care le primește umanitatea. În același timp, este imposibil de spus exact ce rezultat final (sau intermediar) se poate obține din informații. Să luăm computerele de exemplu. Inginerie calculator a fost creat pe baza tehnologiei tubului și a stării biților a fiecăruia element structuralși a fost folosit inițial pentru a efectua calcule. Acum aproape fiecare persoană are ceva care funcționează pe baza acestei tehnologii: radio, telefon, computer, televizor, laptop. Chiar frigidere moderne, sobele și lavoarele conțin unele componente electronice, a căror bază este informații despre facilitarea utilizării acestor dispozitive de uz casnic de către o persoană.
Abordare științifică
Unde este studiată metoda semantică de măsurare a informațiilor? Informatica este stiinta care se ocupa de diverse aspecte ale acestei probleme. Care este particularitatea? Metoda se bazează pe utilizarea sistemului „adevărat/fals” sau a sistemului de biți „un/zero”. Când ajunge? anumite informatii, apoi este împărțit în blocuri separate, care sunt denumite ca unități de vorbire: cuvinte, silabe și altele asemenea. Fiecare bloc primește o anumită valoare. Să ne uităm la un mic exemplu. Doi prieteni stau în apropiere. Unul se întoarce la al doilea cu cuvintele: „Avem o zi liberă mâine”. Toată lumea știe când sunt zilele de odihnă. Prin urmare, valoarea acestei informații este zero. Dar dacă al doilea spune că lucrează mâine, atunci pentru primul va fi o surpriză. Într-adevăr, în acest caz, se poate dovedi că planurile pe care le-a făcut o persoană, de exemplu, să meargă la bowling sau să scormonească într-un atelier, vor fi perturbate. Fiecare parte a exemplului descris poate fi descrisă folosind unu și zerouri.
Operarea cu concepte
Dar ce se mai folosește în afară de tezaur? Ce altceva trebuie să știți pentru a înțelege modul semantic de măsurare a informațiilor? Conceptele de bază care pot fi studiate în continuare sunt sistemele de semne. Ele sunt înțelese ca mijloace de exprimare a sensului, cum ar fi regulile de interpretare a semnelor sau a combinațiilor lor. Să ne uităm la un alt exemplu din informatică. Calculatoarele funcționează cu zerouri și unuri convenționale. În esență, aceasta este tensiune joasă și înaltă care este furnizată componentelor echipamentului. Mai mult, ei transmit acestea și zerourile la nesfârșit. Cum poate tehnologia să facă diferența între ele? S-a găsit răspunsul la aceasta - întreruperi. Când această informație este transmisă, rezultatele sunt diverse blocuri precum cuvintele, expresiile și semnificațiile individuale. În vorbirea umană vorbită, pauzele sunt, de asemenea, folosite pentru a împărți datele în blocuri separate. Sunt atât de invizibile încât majoritatea le observăm automat. În scris, punctele și virgulele sunt folosite în acest scop.
Particularități
Să atingem și tema proprietăților pe care le are metoda semantică de măsurare a informațiilor. Știm deja că acesta este numele unei abordări speciale care evaluează importanța informațiilor. Putem spune că datele care vor fi evaluate în acest fel vor fi obiective? Nu, nu este adevărat. Informația este subiectivă. Să ne uităm la asta folosind o școală ca exemplu. Există un student excelent care este înaintea programului aprobat și un student mediu care studiază ceea ce este predat la clasă. Pentru prima, majoritatea informațiilor pe care le va primi la școală vor fi destul de puțin interesate, deoarece le știe deja și nu le aude/citește pentru prima dată. Prin urmare, la nivel subiectiv, nu va fi foarte valoros pentru el (poate datorită unor comentarii ale profesorului pe care le-a observat în timpul prezentării materiei sale). În timp ce media informație nouă A auzit ceva doar de la distanță, așa că pentru el valoarea datelor care vor fi prezentate în lecții este cu un ordin de mărime mai mare.
Concluzie
De remarcat că în informatică, metoda semantică de măsurare a informației nu este singura opțiune în cadrul căreia pot fi rezolvate problemele existente. Alegerea ar trebui să depindă de obiectivele stabilite și de oportunitățile disponibile. Prin urmare, dacă te interesează subiectul sau este nevoie de ea, atunci nu putem decât să recomandăm insistent să o studiezi mai detaliat și să aflăm ce alte metode de măsurare a informațiilor există, în afară de semantică.
Informații și date
Termen informație provine din latinescul informatio, care înseamnă explicație, informare, prezentare. Din pozitia filozofiei materialiste, informatia este o reflectare a lumii reale cu ajutorul informatiilor (mesajelor). Un mesaj este o formă de prezentare a informațiilor sub formă de vorbire, text, imagini, date digitale, grafice, tabele etc. Într-un sens larg, informația este un concept științific general care include schimbul de informații între oameni, schimbul de semnale între natura vie și cea neînsuflețită, oameni și dispozitive.
informație- informatii despre obiectele si fenomenele mediului inconjurator, parametrii, proprietatile si starea acestora, care reduc gradul de incertitudine si cunoasterea incompleta a acestora.
Informatica considera informatia ca informatie interconectata conceptual, date, concepte care ne schimba ideile despre un fenomen sau obiect din lumea inconjuratoare. Alături de informație, conceptul este adesea folosit în informatică date. Să arătăm cum diferă.
Datele pot fi considerate semne sau observații înregistrate care din anumite motive nu sunt folosite, ci doar stocate. Când devine posibilă utilizarea acestor date pentru a reduce incertitudinea cu privire la ceva, datele se transformă în informații. Prin urmare, se poate susține că informațiile sunt datele utilizate.
Exemplul 2.1. Scrie zece numere de telefon într-o succesiune de zece numere pe o foaie de hârtie și arată-le prietenului tău. El va percepe aceste numere ca date, deoarece nu îi oferă nicio informație
Apoi, lângă fiecare număr, indicați numele companiei și tipul de activitate. Pentru prietenul tău, numerele de neînțeles vor câștiga certitudine și se vor transforma din date în informații pe care le-ar putea folosi în viitor.
Unul dintre cele mai importante tipuri de informații este informația economică. A ei trăsătură distinctivă- conectarea cu procesele de conducere a echipelor de oameni si organizatii. Informații economice insoteste Procese de producție, distribuția, schimbul și consumul de bunuri materiale și servicii. O parte semnificativă a acesteia este legată de producția socială și poate fi numită informație de producție.
Informații economice- un set de informații care reflectă procesele socio-economice și servesc la gestionarea acestor procese și grupuri de oameni din sfera producției și non-producției.
Când lucrați cu informații, există întotdeauna o sursă și un consumator (destinatar). Sunt denumite căile și procesele care asigură transmiterea mesajelor de la sursa informației către consumatorul acesteia comunicații informaționale.
Pentru consumatorul de informații este foarte caracteristică importantă este adecvarea acestuia.
Adecvarea informațiilor- acesta este un anumit nivel de corespondență a imaginii create folosind informațiile primite cu un obiect, proces, fenomen real etc.
ÎN viata reala Cu greu este posibilă o situație în care poți conta pe adecvarea completă a informațiilor. Există întotdeauna un anumit grad de incertitudine. Corectitudinea luării deciziilor umane depinde de gradul de adecvare a informațiilor la starea reală a unui obiect sau proces.
Exemplul 2.2. Ați terminat cu succes școala și doriți să vă continuați studiile în economie. După ce vorbești cu prietenii, vei afla că o pregătire similară poate fi obținută la diferite universități. În urma unor astfel de conversații, primiți informații foarte contradictorii care nu vă permit să luați o decizie în favoarea unei opțiuni sau alteia, adică. informațiile primite sunt inadecvate stării reale a lucrurilor. Pentru a obține informații mai de încredere, cumperi un ghid pentru solicitanții la universități, de la care primești informații cuprinzătoare. În acest caz, putem spune că informațiile pe care le-ați primit din director reflectă în mod adecvat domeniile de studiu la universități și vă ajută să faceți alegerea finală.
FORME DE ADECVARE A INFORMAȚIILOR
Adecvarea informaţiei poate fi exprimată în trei forme: semantică, sintactică, pragmatică.
Adecvarea sintactică. Ea reflectă caracteristicile formale și structurale ale informațiilor și nu afectează conținutul semantic al acesteia. La nivel sintactic, se ține cont de tipul suportului și metoda de prezentare a informațiilor, viteza de transmitere și procesare, dimensiunea codurilor pentru prezentarea informațiilor, fiabilitatea și acuratețea conversiei acestor coduri etc. Informația considerată doar dintr-o poziție sintactică se numește de obicei date, deoarece latura semantică nu contează. Această formă contribuie la perceperea caracteristicilor structurale externe, adică. latura sintactică a informaţiei.
Adecvarea semantică (noțională).. Această formă determină gradul de corespondență dintre imaginea obiectului și obiectul însuși. Aspectul semantic presupune luarea în considerare a conținutului semantic al informației. La acest nivel se analizează informațiile pe care le reflectă informația și se iau în considerare conexiunile semantice. În informatică se stabilesc conexiuni semantice între codurile de reprezentare a informaţiei. Această formă servește la formarea conceptelor și ideilor, la identificarea sensului, conținutului informațiilor și generalizării acesteia.
Adecvarea pragmatică (consumator).. Ea reflectă relația dintre informație și consumatorul acesteia, corespondența informațiilor cu scopul de management, care este implementat pe baza acesteia. Proprietățile pragmatice ale informațiilor apar numai dacă există unitate de informație (obiect), utilizator și scop de management. Aspectul pragmatic al considerației este asociat cu valoarea, utilitatea utilizării informațiilor atunci când consumatorul dezvoltă o soluție pentru a-și atinge scopul. Din acest punct de vedere, sunt analizate proprietățile de consum ale informațiilor. Această formă de adecvare este direct legată de uz practic informații, cu respectarea acesteia cu funcția țintă a sistemului.
MĂSURI DE INFORMARE
Clasificarea măsurilor
Pentru măsurarea informațiilor se introduc doi parametri: cantitatea de informații euși volumul de date V d .
Acești parametri au expresii și interpretări diferite în funcție de forma de adecvare luată în considerare. Fiecare formă de adecvare corespunde propriei sale măsurători a cantității de informații și a volumului de date (Fig. 2.1).
Orez. 2.1. Măsuri de informare
Măsura sintactică a informațiilor
Această măsură a cantității de informații operează cu informații impersonale care nu exprimă o relație semantică cu obiectul.
Volumul datelorVd. într-un mesaj este măsurată prin numărul de caractere (biți) din acest mesaj. În diferite sisteme de numere, o cifră are o greutate diferită și unitatea de măsură a datelor se modifică în consecință:
V sistem binar notatie unitate de masura - bit (bit - cifră binară - Cifră binară);
Notă. ÎN calculatoare moderne Alături de unitatea minimă de date „bit”, unitatea de măsură mărită „byte”, egală cu 8 biți, este utilizată pe scară largă.
V sistem zecimal unitatea de măsură de notație este dit (locul zecimal).
Exemplul 2.3. Mesaj în sistem binar ca pe opt biți cod binar 10111011 are volum de date V d=8 biți.
Un mesaj în sistemul zecimal sub forma unui număr de șase cifre 275903 are un volum de date V d=6 dit.
Cantitatea de informații- la nivel sintactic este imposibil de determinat fără a lua în considerare conceptul de incertitudine a stării sistemului (entropia sistemului). Într-adevăr, obținerea de informații despre un sistem este întotdeauna asociată cu o modificare a gradului de ignoranță a destinatarului cu privire la starea acestui sistem. Să luăm în considerare acest concept.
Lăsați consumatorului să aibă câteva informații preliminare (a priori) despre sistem a înainte de a primi informații. Măsura ignoranței sale asupra sistemului este funcția H(a), care servește, în același timp, ca măsură a incertitudinii stării sistemului.
După ce a primit un mesaj b, destinatarul a dobândit ceva Informații suplimentare Ib(a), care i-a redus ignoranța a priori astfel încât incertitudinea a posteriori (după primirea mesajului b) a stării sistemului a devenit Hb(a).
Apoi cantitatea de informații Ib(a) despre sistemul primită în mesajul b va fi determinată ca
Ib(a)=H(a)-Hb(a),
acestea. cantitatea de informaţie este măsurată printr-o modificare (reducere) a incertitudinii stării sistemului.
Dacă incertitudinea finală Hb(a) devine zero, atunci cunoștințele inițiale incomplete vor fi înlocuite cunoastere deplinași cantitatea de informații Ib(a)=H(a). Cu alte cuvinte, entropia sistemului H(a) poate fi privit ca o măsură a informațiilor lipsă.
Entropia unui sistem H(a) având N stări posibile, conform formula lui Shannon, este egal cu:
Unde Ri - probabilitatea ca sistemul să fie în starea i-a.
Pentru cazul în care toate stările sistemului sunt la fel de probabile, i.e. probabilitățile lor sunt egale Pi= 1/N, entropia sa este determinată de relația
Adesea, informațiile sunt codificate cu coduri numerice într-unul sau altul sistem numeric, acest lucru este valabil mai ales atunci când se prezintă informații pe un computer. Desigur, același număr de cifre în sisteme diferite notația poate transmite un număr diferit de stări ale obiectului afișat, care poate fi reprezentat ca un raport
N= m n,
Unde N-numărul tuturor stărilor posibile afișate;
T - baza sistemului numeric (varietatea de simboluri utilizate în alfabet);
P - numărul de biți (caractere) din mesaj.
Exemplul 2.4. Dar un mesaj pe n biți este transmis către canalul de comunicație folosind T diferite simboluri. Deoarece numărul tuturor combinațiilor posibile de coduri va fi N= m n, atunci, dacă vreuna dintre ele este la fel de probabil să apară, cantitatea de informații dobândite de abonat ca urmare a primirii mesajului va fi eu= logN= logm - Formula lui Hartley.
Dacă luăm ca bază a logaritmului T, Acea eu= n. În acest caz, cantitatea de informații (presupunând că abonatul nu știe complet a priori conținutul mesajului) va fi egală cu cantitatea de date eu= Vd, primite prin canal de comunicare. Pentru stările neuniforme ale sistemului, întotdeauna eu< Vd= n.
Cele mai utilizate sunt logaritmii binari și zecimali. Unitățile de măsură în aceste cazuri vor fi bit și, respectiv, dit.
Coeficient(gradul) conținutului informațional(concizia) unui mesaj este determinată de raportul dintre cantitatea de informații și cantitatea de date, adică
Mai mult, 0 Cu crestere Y cantitatea de muncă pentru transformarea informațiilor (datelor) din sistem este redusă. Prin urmare, se străduiesc să crească conținutul informațional, pentru care se dezvoltă metode speciale de codificare optimă a informațiilor. Pentru a măsura conținutul semantic al informațiilor, de ex. cantitatea sa la nivel semantic, cea mai recunoscută este măsura tezaurului, care leagă proprietățile semantice ale informațiilor cu capacitatea utilizatorului de a accepta mesajul primit. În acest scop este folosit conceptul tezaurul utilizatorului. Tezaur este o colecție de informații disponibile unui utilizator sau unui sistem. În funcţie de relaţia dintre conţinutul semantic al informaţiei Sși tezaurul utilizatorului S p cantitatea de informații semantice se modifică IC,
perceput de utilizator și inclus ulterior de acesta în tezaurul său. Natura acestei dependențe este prezentată în Fig. 2.2. Să luăm în considerare două cazuri limitative când cantitatea de informații semantice IC este egal cu 0: la S p
0
utilizatorul nu percepe sau înțelege informațiile primite; la Sp;
utilizatorul știe totul, dar nu are nevoie de informațiile primite. Orez. 2.2. Dependența cantității de informații semantice. perceput de consumator, din tezaurul său euc=
f(Sp)
Cantitatea maximă de informații semantice IC
consumatorul dobândeşte prin acordul asupra conţinutului său semantic S cu tezaurul tău S p
(S p = S p opt), atunci când informațiile primite sunt de înțeles utilizatorului și îi oferă acestuia informații necunoscute anterior (nu în tezaurul său). În consecință, cantitatea de informații semantice dintr-un mesaj, cantitatea de cunoștințe noi primite de utilizator, este o valoare relativă. Același mesaj poate avea conținut semnificativ pentru un utilizator competent și poate fi lipsit de sens (zgomot semantic) pentru un utilizator incompetent. Atunci când se evaluează aspectul semantic (conținut) al informațiilor, este necesar să se depună eforturi pentru armonizarea valorilor SȘi S p.
O măsură relativă a cantității de informații semantice poate fi coeficientul de conținut CU, care este definit ca raportul dintre cantitatea de informații semantice și volumul acesteia: Această măsură determină utilitatea informațiilor (valorii) pentru ca utilizatorul să își atingă scopul. Această măsură este, de asemenea, o valoare relativă, determinată de particularitățile utilizării acestor informații într-un anumit sistem. Este indicat să se măsoare valoarea informației în aceleași unități (sau aproape de acestea) în care se măsoară funcția obiectiv. Exemplul 2.5.În sistemul economic proprietăți pragmatice(valoarea) informațiilor poate fi determinată de creșterea efectului economic al operațiunii realizată prin utilizarea acestor informații pentru gestionarea sistemului: eunb(g)=
P(g /
b)-
P(g),
Unde eunb(g)
-valoarea mesajului informativ b pentru sistemul de control g, P(g)
- efectul economic așteptat a priori al funcționării sistemului de control g ,
P(g
/
b)
- efectul așteptat al funcționării sistemului g, cu condiția ca informațiile conținute în mesajul b să fie utilizate pentru control. Pentru comparație, prezentăm măsurile de informare introduse în Tabelul 2.1. Tabelul 2.1. Unități de informare și exemple Exemple Sintactic: se apropie de Shannon abordare computerizată Gradul de reducere a incertitudinii Unități de prezentare a informațiilor Probabilitatea evenimentului Biți, octeți etc. Semantic Tezaur Indicatori economici Pachetul de aplicații software, computer personal, rețele de calculatoare etc. Rentabilitatea, productivitatea, rata de amortizare etc. Pragmatic Valoare de utilizare Capacitatea memoriei, performanța computerului, viteza de transfer de date etc. Timp pentru procesarea informațiilor și luarea deciziilor Posibilitatea și eficacitatea utilizării informațiilor sunt determinate de nevoile de bază ale consumatorilor: indicatori de calitate, ca reprezentativitate, conținut, suficiență, accesibilitate, relevanță, actualitate, acuratețe, fiabilitate, durabilitate. Pe măsură ce conținutul informațiilor crește, debitul semantic al sistemului informațional crește, deoarece pentru a obține aceeași informație este necesară convertirea unei cantități mai mici de date. Alături de coeficientul de conținut C, care reflectă aspectul semantic, puteți utiliza și coeficientul de conținut informațional, caracterizat prin raportul dintre cantitatea de informații sintactice (după Shannon) și cantitatea de date. Y=I/Vd. Credibilitate informația este determinată de proprietatea sa de a reflecta obiectele din viața reală cu acuratețea necesară. Fiabilitatea informațiilor este măsurată prin probabilitatea de încredere a acurateței cerute, adică probabilitatea ca valoarea unui parametru afișat prin informații să difere de valoarea reală a acestui parametru în cadrul preciziei cerute. Durabilitate informația reflectă capacitatea sa de a răspunde la modificările datelor sursă fără a încălca acuratețea necesară. Stabilitatea informației, precum și reprezentativitatea, este determinată de metodologia aleasă pentru selecția și formarea acesteia. În concluzie, trebuie remarcat că asemenea parametri ai calității informației precum reprezentativitatea, conținutul, suficiența, accesibilitatea, sustenabilitatea sunt în întregime determinați la nivelul metodologic al dezvoltării sistemelor informaționale. Parametrii de relevanță, promptitudine, acuratețe și fiabilitate sunt, de asemenea, determinați într-o mai mare măsură la nivel metodologic, dar valoarea lor este influențată semnificativ de natura funcționării sistemului, în primul rând de fiabilitatea acestuia. În același timp, parametrii de relevanță și acuratețe sunt strict legați de parametrii de actualitate și, respectiv, de fiabilitate. Măsura sintactică informație. Această măsură a cantității de informații operează cu informații impersonale care nu exprimă o relație semantică cu obiectul. Volumul de date Vdîn acest caz, mesajul este măsurat prin numărul de caractere (biți) din mesaj. ÎN diverse sistemeÎn notație, o cifră are o greutate diferită și unitatea de măsură a datelor se modifică în consecință. De exemplu, în sistemul numeric binar unitatea de măsură este bitul (cifră binară de biți - Cifră binară). Un bit este răspunsul la o singură întrebare binară („da” sau „nu”; „0” sau „1”), transmisă prin canale de comunicație folosind un semnal. Astfel, cantitatea de informație conținută într-un mesaj în biți este determinată de numărul de cuvinte binare ale limbajului natural, de numărul de caractere din fiecare cuvânt și de numărul de semnale binare necesare pentru a exprima fiecare caracter. În calculatoarele moderne, împreună cu unitatea minimă de măsură a datelor „bit”, unitatea de măsură mărită „octet”, egală cu 8 biți, este utilizată pe scară largă. În sistemul numeric zecimal, unitatea de măsură este „bit” (locul zecimal). Cantitatea de informații I la nivel sintactic este imposibil de determinat fără a lua în considerare conceptul de incertitudine a stării sistemului (entropia sistemului). Într-adevăr, obținerea de informații despre un sistem este întotdeauna asociată cu o modificare a gradului de ignoranță a destinatarului cu privire la starea acestui sistem, i.e. cantitatea de informaţie este măsurată printr-o modificare (reducere) a incertitudinii stării sistemului. Coeficientul (gradul) conținutului informațional(concizia) unui mesaj este determinată de raportul dintre cantitatea de informații și cantitatea de date, adică Y= I / Vd, cu 0 Cu crestere Y cantitatea de muncă pentru transformarea informațiilor (datelor) din sistem este redusă. Prin urmare, se străduiesc să crească conținutul informațional, pentru care se dezvoltă metode speciale de codificare optimă a informațiilor. Măsura semantică a informațiilor Pentru a măsura conținutul semantic al informațiilor, de ex. cantitatea sa la nivel semantic, măsura tezaurului, care leagă proprietățile semantice ale informațiilor cu capacitatea utilizatorului de a accepta mesajul primit, a primit cea mai mare recunoaștere. În acest scop este folosit conceptul tezaurul utilizatorului. Tezaur este o colecție de informații disponibile unui utilizator sau unui sistem. În funcţie de relaţia dintre conţinutul semantic al informaţiei Sși tezaurul utilizatorului Sp cantitatea de informații semantice se modifică eu, perceput de utilizator și inclus ulterior de acesta în tezaurul său. Natura acestei dependențe este prezentată în Fig. 1. Luați în considerare două cazuri limitative când cantitatea de informații semantice Iс este egal cu 0: la Sp= 0 utilizatorul nu percepe sau înțelege informațiile primite; La Sp utilizatorul știe totul și nu are nevoie de informațiile primite. Tema 2. Bazele reprezentării și procesării informațiilor într-un computer Literatură 1. Informatica în economie: manual/Ed. FI. Odintsova, A.N. Romanova. – M.: Manual universitar, 2008. 2. Informatică: Curs de bază: Manual/Ed. S.V. Simonovici. – Sankt Petersburg: Peter, 2009. 3. Informatica. Curs general: Manual/Coautor: A.N. Guda, M.A. Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Cernov; Sub general ed. IN SI. Kolesnikova. – M.: Dashkov și K, 2009. 4. Informatică pentru economiști: Manual/Ed. Matyushka V.M. - M.: Infra-M, 2006. 5. Informatica economica: Introducere in analiza economica a sistemelor informatice - M.: INFRA-M, 2005. Măsuri ale informațiilor (sintactice, semantice, pragmatice) Pentru măsurarea informațiilor pot fi utilizate diverse abordări, dar cele mai utilizate sunt statistic(probabilistic), semanticși p pragmatic metode. Statistic Metoda (probabilistă) de măsurare a informațiilor a fost dezvoltată de K. Shannon în 1948, care a propus să se considere cantitatea de informații ca o măsură a incertitudinii stării sistemului, care este eliminată ca urmare a primirii informațiilor. Expresia cantitativă a incertitudinii se numește entropie. Dacă, după primirea unui anumit mesaj, observatorul a dobândit informații suplimentare despre sistem X, atunci incertitudinea a scăzut. Cantitatea suplimentară de informații primite este definită ca: unde este cantitatea suplimentară de informații despre sistem X, primit sub forma unui mesaj; Incertitudinea inițială (entropia) a sistemului X; Incertitudine finită (entropie) a sistemului X, care apar după primirea mesajului. Dacă sistemul X poate fi într-una dintre stările discrete, al căror număr n, iar probabilitatea de a găsi sistemul în fiecare dintre ele este egală și suma probabilităților tuturor stărilor este egală cu unu, apoi entropia este calculată folosind formula lui Shannon: unde este entropia sistemului X; A- baza logaritmului, care determină unitatea de măsură a informaţiei; n– numărul de stări (valori) în care se poate afla sistemul. Entropia este o mărime pozitivă și, deoarece probabilitățile sunt întotdeauna mai mici decât unu, iar logaritmul lor este negativ, prin urmare semnul minus din formula lui K. Shannon face ca entropia să fie pozitivă. Astfel, aceeași entropie, dar cu semnul opus, este luată ca măsură a cantității de informații. Relația dintre informație și entropie poate fi înțeleasă astfel: obținerea de informații (creșterea acesteia) simultan înseamnă reducerea ignoranței sau a incertitudinii informaționale (entropie) Astfel, abordarea statistică ține cont de probabilitatea apariției mesajelor: mesajul care este mai puțin probabil este considerat mai informativ, i.e. cel mai putin asteptat. Cantitatea de informații atinge valoarea maximă dacă evenimentele sunt la fel de probabile. R. Hartley a propus următoarea formulă pentru măsurarea informațiilor: I=log2n , Unde n- numărul de evenimente la fel de probabile; eu– o măsură a informațiilor dintr-un mesaj despre apariția unuia dintre n evenimente Măsurarea informației este exprimată în volumul acesteia. Cel mai adesea, aceasta se referă la cantitatea de memorie a computerului și cantitatea de date transmise prin canalele de comunicare. O unitate este considerată cantitatea de informație la care incertitudinea este redusă la jumătate; pic
.
Dacă logaritmul natural () este folosit ca bază a logaritmului în formula lui Hartley, atunci unitatea de măsură a informației este nat ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Dacă numărul 3 este folosit ca bază a logaritmului, atunci - trata, dacă 10, atunci - dit (Hartley). În practică, o unitate mai mare este folosită mai des - octet(octet) egal cu opt biți. Această unitate a fost aleasă deoarece poate fi folosită pentru a codifica oricare dintre cele 256 de caractere ale alfabetului tastaturii computerului (256=28). Pe lângă octeți, informațiile sunt măsurate în jumătate de cuvinte (2 octeți), cuvinte (4 octeți) și cuvinte duble (8 octeți). Unități de măsură și mai mari de informații sunt, de asemenea, utilizate pe scară largă: 1 kilooctet (KB - kilobyte) = 1024 octeți = 210 octeți, 1 Megaoctet (MB - megaoctet) = 1024 KB = 220 de octeți, 1 gigaoctet (GB - gigabyte) = 1024 MB = 230 de octeți. 1 Teraoctet (TB - terabyte) = 1024 GB = 240 octeți, 1 petabyte (Pbyte - petabyte) = 1024 TB = 250 de octeți. În 1980, matematicianul rus Yu Manin a propus ideea de a construi un computer cuantic, în legătură cu care a apărut o astfel de unitate de informație. qubit ( bit cuantic, qubit )
– „bit cuantic” este o măsură a cantității de memorie într-o formă posibilă teoretic de computer care utilizează medii cuantice, de exemplu, spinurile electronilor. Un qubit poate lua nu două valori diferite („0” și „1”), ci mai multe, corespunzătoare combinațiilor normalizate a două stări de rotație la sol, ceea ce oferă un număr mai mare de combinații posibile. Astfel, 32 de qubiți pot codifica aproximativ 4 miliarde de stări. Abordare semantică. O măsură sintactică nu este suficientă dacă trebuie să determinați nu volumul de date, ci cantitatea de informații necesare în mesaj. În acest caz, se ia în considerare aspectul semantic, care ne permite să determinăm conținutul informației. Pentru a măsura conținutul semantic al informațiilor, puteți utiliza tezaurul destinatarului acesteia (consumator). Ideea metodei tezaurului a fost propusă de N. Wiener și dezvoltată de omul nostru de știință A.Yu. Schrader. Tezaur numit corpul de informații pe care le are destinatarul informaţiei. Corelarea tezaurului cu conținutul mesajului primit vă permite să aflați cât de mult reduce incertitudinea. Dependența volumului de informații semantice a unui mesaj de tezaurul destinatarului În funcție de dependența prezentată de grafic, dacă utilizatorul nu deține niciun tezaur (cunoștințe despre esența mesajului primit, adică =0), sau prezența unui astfel de tezaur care nu s-a schimbat ca urmare a sosirii a mesajului (), atunci cantitatea de informații semantice din acesta este egală cu zero. Tezaurul optim () va fi unul în care volumul de informații semantice va fi maxim (). De exemplu, informații semantice dintr-un mesaj primit într-o limbă străină necunoscută va fi zero, dar aceeași situație va fi și în cazul respectiv dacă mesajul nu mai este o știre, deoarece utilizatorul știe deja totul. Măsură pragmatică informație determină utilitatea acestuiaîn atingerea obiectivelor consumatorului. Pentru a face acest lucru, este suficient să determinați probabilitatea de a atinge obiectivul înainte și după primirea mesajului și să le comparați. Valoarea informațiilor (conform lui A.A. Kharkevich) se calculează folosind formula: unde este probabilitatea de a atinge scopul înainte de a primi mesajul; Probabilitatea atingerii scopului este domeniul de receptare a mesajului; Metoda de evaluare cantitativă a informațiilor: statistică, semantică, pragmatică și structurală Pentru evaluarea și măsurarea cantității de informații în conformitate cu aspectele de mai sus, se folosesc diverse abordări. Printre acestea sunt statistice, semantice, pragmatice și structurale. Din punct de vedere istoric, abordarea statistică a primit cea mai mare dezvoltare. Conform abordare statistică
conceptul de „cantitate de informații” a fost introdus ca măsură a incertitudinii stării sistemului, eliminată la primirea informațiilor. Incertitudinea exprimată cantitativ a unei stări se numește „entropie”. La obținerea informațiilor, incertitudinea scade, adică. entropie, sisteme. Evident, cu cât observatorul primește mai multe informații, cu atât este eliminată mai multă incertitudine, iar entropia sistemului scade, adică. Entropia unui sistem poate fi considerată ca o măsură a informațiilor lipsă. Când entropia este zero, există informații complete despre sistem, iar pentru observator aceasta pare a fi complet ordonată. Astfel, obținerea de informații este asociată cu o modificare a gradului de ignoranță a destinatarului cu privire la starea acestui sistem. De remarcat faptul că metoda statistică de determinare a cantității de informații practic nu ține cont de aspectele semantice și pragmatice ale informațiilor. Abordare semantică determinarea cantității de informații este cea mai dificil de formalizat și nu a fost încă determinată definitiv. Măsura tezaurului a primit cea mai mare recunoaștere pentru măsurarea conținutului semantic al informațiilor. Pentru a înțelege și utiliza informațiile, destinatarul trebuie să aibă o anumită cantitate de cunoștințe. Dacă tezaurul individual al consumatorului (S n) reflectă cunoștințele sale despre un anumit subiect, atunci cantitatea de informații semantice (I c) conținută într-un anumit mesaj poate fi evaluată prin gradul de schimbare a acestui tezaur care a avut loc sub influența acestui mesaj. Evident, cantitatea de informații (I-uri) depinde neliniar de starea tezaurului individual al utilizatorului și, deși conținutul semantic al mesajului este constant, utilizatorii cu tezaure diferite vor primi o cantitate inegală de informații. De exemplu, dacă tezaurul individual al destinatarului informațiilor este aproape de zero (S n = 0), atunci în acest caz cantitatea de informații primite este zero (I c = 0). De exemplu, atunci când ascultați un mesaj într-o limbă străină necunoscută, este imposibil să extrageți informații din acesta fără a cunoaște limba. Cantitatea de informații semantice (I-uri) dintr-un mesaj va fi, de asemenea, egală cu zero dacă utilizatorul informațiilor știe absolut totul despre subiect, adică. tezaurul (S n) și mesajul lui nu-i oferă nimic nou. Abordare pragmatică determină cantitatea de informaţie ca măsură care contribuie la atingerea scopului. Această abordare consideră cantitatea de informații ca o creștere a probabilității de a atinge un obiectiv. La evaluarea cantității de informații în aspecte semantice și pragmatice, este necesar să se țină cont de dependența de timp a informațiilor (întrucât informația, în special în sistemele de management pentru obiectele economice, tinde să îmbătrânească, adică valoarea ei scade în timp). Abordare structurală este asociată cu probleme de stocare, reorganizare și regăsire a informațiilor și, pe măsură ce volumul informațiilor acumulate crește, aceasta devine din ce în ce mai importantă. Abordarea structurală face abstracție de subiectivitatea și valoarea relativă a informațiilor și ia în considerare structurile logice și fizice ale organizării informației. Structura informațiilor sociale și de muncă: indicatori, detalii și documente 160 din Convenția Organizației Internaționale a Muncii (OIM) „Cu privire la Statistica Muncii” și 170 Recomandarea OIM „Cu privire la Statistica Muncii” /1985/ definesc principalele direcții de colectare și analiză a informațiilor sociale și de muncă la nivel macroeconomic: Populația activă economic, ocuparea forței de muncă, șomajul și subocuparea; Salariile și programul de lucru; Indicii de preț pentru bunuri de larg consum; Costul forței de muncă; Cheltuieli și venituri ale gospodăriei; accidente de muncă și boli profesionale; Conflicte de muncă; Productivitatea muncii Index- o caracteristică generalizantă a unui obiect sau proces sacru. Indicatorul acționează ca un instrument metodologic care oferă capacitatea de a testa propuneri teoretice folosind date empirice. 1) calitatiînregistrarea prezenței sau absenței unei definiții. sfinti Indicatori de muncă care sunt folosite pentru a calcula cantitatea de muncă cheltuită și sunt exprimate pe unitatea de timp. Cu ajutorul lor se calculează următoarele: PT, salariu etc. Social indicatori calitate sau caracteristicile cantitative ale proprietăților și stărilor individuale ale obiectelor și proceselor sociale, reflectă caracteristici în statistică și dinamică Biletul numărul 2 Biletul numărul 3 Modele de informare: descriptive și formale Modele informative descriptive- sunt modele create în limbaj natural (adică în orice limbă de comunicare între oameni: engleză, rusă, chineză, malteză etc.) în formă orală sau scrisă. Modele informaționale formale- acestea sunt modele create într-un limbaj formal (adică științific, profesional sau specializat). Exemple de modele formale: toate tipurile de formule, tabele, grafice, hărți, diagrame etc. Modele cromatice (informative).- sunt modele create în limbajul natural al semanticii conceptelor de culoare și al predicatelor ontologice ale acestora (adică în limbajul semnificațiilor și semnificațiilor canoanelor de culoare, reprodus reprezentativ în cultura lumii). Exemple de modele cromatice: modelul „atomic” al inteligenței (AMI), imanența interconfesională a religiilor (MIR), modelul semanticii axiologico-sociale (MASS) etc., creat pe baza teoriei și metodologiei cromatismului. Tipuri de modele informatice Tabular– obiectele și proprietățile lor sunt prezentate sub forma unei liste, iar valorile lor sunt plasate în celule dreptunghiulare. Lista de obiecte de același tip este plasată în prima coloană (sau rând), iar valorile proprietăților acestora sunt plasate în următoarele coloane (sau rânduri). Ierarhic– obiectele sunt distribuite pe niveluri. Fiecare element de nivel înalt este compus din elemente de nivel inferior, iar un element de nivel inferior poate face parte dintr-un singur element de nivel superior. Reţea– folosit pentru a reflecta sisteme în care conexiunile dintre elemente au o structură complexă. Biletul numărul 4. Sarcini și funcții ale sistemelor informaționale. Tipologia sistemelor informatice în funcție de amploarea acestora, sfera de aplicare, natura sarcinilor care se rezolvă, setul de funcții îndeplinite, gradul de automatizare a acestora, tipul de informații etc. Sistem informatic este un set interconectat de mijloace, metode și personal folosit pentru a stoca, procesa și emite informații pentru a atinge obiectivele managementului. ü Scopul operațiunii– satisfacerea nevoilor specifice de informații într-un domeniu specific ü Rezultatul funcționării– produse informaționale - documente, matrice de informații, baze de date și servicii de informare Biletul numărul 5 Suport tehnologic al sistemelor de control automatizate: (furnizarea subsistemelor tehnologia informaţiei) informaţional, lingvistic, tehnic, software, matematic, organizatoric şi ergonomic. Suport juridic. Suport tehnologic- EDP (prelucrare electronică a datelor)
este un set de metode și mijloace de colectare, stocare, transmitere, prelucrare și protejare a informațiilor bazate pe tehnologia informatică și comunicațiile. Biletul numărul 6 Scopul și tipurile de stații de lucru Utilizarea unui loc de muncă automatizat într-un birou modern face ca munca unui specialist să fie cât mai ușoară posibil, eliberând timp și efort care au fost cheltuiți anterior pentru operațiuni de rutină de colectare a datelor și calcule complexe pentru activități creative, bazate științific, în rezolvarea problemelor profesionale. Scopul implementării este de a îmbunătăți următorii indicatori: Automatizarea muncii, utilizarea tehnologiilor care economisesc forța de muncă (de exemplu, utilizarea computerelor); creșterea siguranței producției (atunci când este utilizat în industrie); adoptarea mai rapidă a deciziilor de management; mobilitatea lucrătorilor; creșterea productivității muncii Pentru a caracteriza locurile de muncă automatizate, putem evidenția componentele principale ale tehnologiei informaţiei, implementând-o. Acestea includ:1. suport tehnic și hardware (calculatoare, imprimante, scanere, case de marcat și alte echipamente suplimentare);2. software de aplicație și sisteme de operare (OS);3. suport informațional (standarde de documente și formulare unificate, standarde de prezentare a indicatorilor, clasificatoare și informații de referință);4. dispozitive de rețea și comunicații (rețele locale și corporative, e-mail). Caracteristicile acestor componente determină nivelul locului de muncă automatizat, scopul și caracteristicile acestuia. Stațiile de lucru sunt concepute pentru a oferi condiții pentru o muncă confortabilă, de înaltă performanță și de înaltă calitate a unui specialist și trebuie să satisfacă urmatoarele cerinte: Interfața cu utilizatorul ar trebui să fie simplă, convenabilă și accesibilă chiar și pentru un utilizator neinstruit. Ar trebui să conțină un sistem de indicii, de preferință sub formă de demonstrație (video, sunet, animație); Este necesar să se asigure siguranța specialistului și îndeplinirea tuturor cerințelor ergonomice (confort, gamă de culori și sunet corespunzătoare celei mai bune percepții, locația convenabilă a informațiilor și accesibilitatea tuturor instrumentelor necesare muncii, un stil unitar de efectuare a operațiunilor, etc.); Utilizatorul stației de lucru trebuie să efectueze toate acțiunile fără a părăsi sistemul, de aceea este necesar să fie echipat cu toate operațiunile necesare; Asigurarea funcționării neîntrerupte a locului de muncă automatizat ar trebui să garanteze utilizatorului finalizarea la timp a sarcinilor în conformitate cu programul de lucru. Întreruperile producției sunt inacceptabile; Organizarea rațională a muncii unui specialist creează condiții confortabile de lucru și crește productivitatea specialistului; Software-ul stației de lucru trebuie să fie compatibil cu alte sisteme și tehnologii informaționale, prin urmare cele mai valoroase sunt tehnologiile care combină mai multe stații de lucru. Biletul numărul 7 Biletul numărul 8 Biletul numărul 9 CL3Development La 13 ianuarie 1988, a avut loc o conferință de presă la New York pentru a anunța unirea. Ashton-Tate și Microsoft pentru a dezvolta un nou produs numit Ashton-Tate/Microsoft SQL Server. În aceeași zi, a fost emis un comunicat de presă comun care anunța un nou produs bazat pe dezvoltările Sybase. Cât despre rolurile companiilor în dezvoltarea și promovarea produsului, potrivit comunicatului de presă Ashton-Tate urma să fie responsabil cu supravegherea evoluțiilor în domeniul bazelor de date (și, de asemenea, să furnizeze propriile evoluții în acest domeniu) și Microsoft un rol similar a fost atribuit în domeniul tehnologiilor de lucru în rețele locale. Odată ce SQL Server a fost lansat, Ashton-Tate va licenția produsul de la Microsoft și se va ocupa de vânzările cu amănuntul la nivel mondial, Microsoft furnizând produsul producătorilor de hardware. Ieșire 29 aprilie 1989 A început vânzarea oficială a lui Ashton-Tate/Microsoft SQL Server 1.0. Membrii echipei SQL Server au purtat tricouri cu sloganul „Ashton-Tate SQL Server: făcut la timp și mândru de asta”(Engleză) Ashton-Tate SQL Server: la timp și mândru de el) . Presa de specialitate a vorbit destul de pozitiv despre noul produs, însă vânzările au fost foarte scăzute. Până în 1990 situația nu s-a îmbunătățit. Planurile de promovare în comun a produsului, în urma cărora SQL Server trebuia să câștige o poziție în comunitatea mare de dezvoltatori dBASE, au eșuat. Drept urmare, Ashton-Tate, care cu doi ani mai devreme deținuse o poziție de lider pe piața bazelor de date de acasă, a fost acum forțată să lupte pentru existența sa, ceea ce a forțat-o la rândul său să treacă înapoi la produsul său principal dBASE. Între timp, Microsoft a lansat OS/2 LAN Manager sub propriul său brand. Toate acestea au dus la decizia de a opri promovarea comună a SQL Server, după care acest produs a fost ușor modificat și prezentat ca Microsoft SQL Server. SQL Server 1.11 (1991) În 1991, Microsoft a lansat o versiune intermediară - SQL Server 1.11. Această lansare s-a datorat faptului că lista de utilizatori se extinsese deja semnificativ până la acel moment. În ciuda faptului că arhitectura client-server nu era încă răspândită, clienții au trecut treptat la ea. Dar, în ciuda criticilor pozitive din partea presei de specialitate, vânzările de SQL Server au lăsat încă de dorit (Diagrama de pe slide). DC5 Eliberați istoricul pe diapozitiv. Biletul numărul 10 Funcționalitate Microsoft SQL Server folosește o versiune de SQL ca limbaj de interogare numită Transact-SQL (T-SQL pe scurt), care este o implementare a SQL-92 (standardul ISO pentru SQL) cu extensii multiple. T-SQL permite sintaxă suplimentară pentru procedurile stocate și oferă suport pentru tranzacții (interacțiune între baza de date și aplicația gazdă). Microsoft SQL Server și Sybase ASE utilizează un protocol de nivel de aplicație numit Tabular Data Stream (TDS) pentru a comunica cu rețeaua. Protocolul TDS a fost implementat și în proiectul FreeTDS pentru a permite diferitelor aplicații să interacționeze cu bazele de date Microsoft SQL Server și Sybase. Microsoft SQL Server acceptă, de asemenea, Open Database Connectivity (ODBC), o interfață pentru ca aplicațiile să interacționeze cu DBMS. SQL Server 2005 oferă posibilitatea de a conecta utilizatorii prin servicii web care utilizează protocolul SOAP. Acest lucru permite programelor client non-Windows să se conecteze pe mai multe platforme la SQL Server. Microsoft a lansat, de asemenea, un driver JDBC certificat care permite aplicațiilor bazate pe Java (cum ar fi BEA și IBM WebSphere) să se conecteze la Microsoft SQL Server 2000 și 2005. SQL Server acceptă oglindirea bazei de date și clustering. Un cluster SQL Server este o colecție de servere configurate identic; Această schemă ajută la distribuirea sarcinii de lucru pe mai multe servere. Toate serverele au un singur nume virtual, iar datele sunt distribuite pe adresele IP ale mașinilor cluster în timpul ciclului de lucru. De asemenea, în cazul unei defecțiuni sau defecțiuni pe unul dintre serverele din cluster, este disponibil transferul automat de încărcare pe un alt server. SQL Server acceptă redundanța datelor în trei scenarii: Instantaneu: Un instantaneu al bazei de date este realizat și trimis destinatarilor de către server. Istoricul modificărilor: Toate modificările bazei de date sunt transmise continuu utilizatorilor. Sincronizare cu alte servere: Bazele de date ale mai multor servere sunt sincronizate între ele. Modificările la toate bazele de date apar independent unele de altele pe fiecare server, iar în timpul sincronizării, datele sunt reconciliate. Acest tip de duplicare oferă posibilitatea rezolvării contradicțiilor dintre bazele de date. Edițiile MS SQL Server 2000 Au existat două tipuri de SQLServer disponibile în ediții diferite: · 2000 - SQL Server 2000 32 de biți, nume de cod Shiloh (versiunea 8.0); · 2003 - SQL Server 2000 pe 64 de biți, cu nume de cod Liberty. SQLServer 2000 este disponibil într-o varietate de ediții pentru a satisface o varietate de cerințe de performanță, timp de rulare și costuri ale clienților (organizaționale și individuale). Enterprise Edition. Această ediție este versiunea completă a SQLServer oferită cel mai adesea organizațiilor. EnterpriseEdition oferă capabilități avansate de scalabilitate și fiabilitate necesare pentru a rezolva aplicațiile online de afaceri și Internet esențiale, inclusiv vizualizări partiționate distribuite, portarea jurnalelor și capabilități avansate de clustering. De asemenea, această ediție profită din plin de cel mai avansat hardware, acceptând până la 32 de procesoare și 64 GB de RAM. În plus, SQLServer 2000 EnterpriseEdition include caracteristici suplimentare de analiză. Editie Standard. Această opțiune este accesibilă pentru organizațiile mijlocii și mici care nu necesită capabilități complexe de scalabilitate și disponibilitate și setul complet de caracteristici de analiză găsite în SQLServer 2000 EnterpriseEdition. StandardEdition este utilizat în sistemele multiprocesoare simetrice cu până la 4 procesoare și până la 2 GB RAM. Ediție personală. Această ediție include setul complet de instrumente de management și cea mai mare parte a funcționalității StandardEdition, dar este optimizată pentru uz personal. PersonalEdition rulează nu numai sub sistemele de operare server ale Microsoft, ci și edițiile lor personale, care includ Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 și Windows 98. Sunt acceptate sistemele cu procesor dublu. În timp ce această ediție acceptă baze de date de orice dimensiune, performanța sa este optimizată pentru utilizatori unici și grupuri de lucru mici, reducând volumul de lucru care vine cu a avea mai mult de cinci utilizatori concurenți. Developer Edition. Această variantă de SQLServer permite dezvoltatorilor să creeze orice tip de aplicație care rulează împreună cu SQLServer. Această ediție include toate funcționalitățile EnterpriseEdition, dar cu un acord special de licență pentru utilizatorul final (EULA) care permite dezvoltarea și testarea, dar interzice implementarea în scopuri de producție. DesktopEngine (MSDE). Această ediție include funcționalitatea de bază a motorului de baze de date SQLServer 2000, dar nu include interfața cu utilizatorul, instrumentele de gestionare, funcțiile de analiză, suportul pentru replicarea cumulativă, licențe de acces client, biblioteci pentru dezvoltatori sau documentație online. Mărimea bazei de date și nivelul volumului de lucru atunci când lucrați cu utilizatori sunt, de asemenea, limitate aici. Ediția DesktopEngine necesită cea mai mică cantitate de resurse în comparație cu alte ediții ale SQLServer 2000, ceea ce o face ideală pentru implementarea unui depozit de date autonom. WindowsCEEdition. Această ediție este versiunea SQLServer 2000 pentru dispozitivele care rulează WindowsCE. Este un software compatibil cu alte ediții ale SQLServer 2000, permițând dezvoltatorilor să își valorifice abilitățile și aplicațiile existente pentru a extinde funcționalitatea depozitului de date relaționale cu soluții care rulează pe noi clase de dispozitive. Caracteristici SQL Server 2000 MicrosoftSQL Server 2000 include o serie de caracteristici care facilitează instalarea, implementarea și operarea, precum și suport pentru scalabilitate, depozitare de date și integrarea sistemului cu alte software-uri de server. Include multe instrumente și caracteristici care facilitează instalarea, implementarea, gestionarea și utilizarea bazelor de date. SQL Server 2000 oferă administratorilor de baze de date un set complet de instrumente necesare pentru a ajusta SQL Server 2000 în cadrul sistemelor online industriale. De asemenea, SQL Server 2000 rulează eficient pe sisteme mici, cu un singur utilizator, cu o suprasolicitare minimă de administrare. Instalarea sau actualizarea este controlată de o aplicație de interfață grafică cu utilizatorul (GUI) care ghidează utilizatorul pe măsură ce introduce informațiile solicitate de instalator. Configurarea detectează automat dacă aveți o versiune anterioară de SQL Server. După finalizarea instalării SQL Server 2000, acesta îl întreabă pe utilizator dacă dorește să ruleze vrăjitorul de actualizare SQL Server 2000, care vă va ghida rapid prin procesul de actualizare. Astfel, întregul proces de instalare sau actualizare este finalizat rapid, utilizatorul fiind nevoit să introducă un minim de informații. SQL Server 2000 își schimbă automat și dinamic configurația pe măsură ce rulează. Pe măsură ce numărul de utilizatori conectați la SQL Server 2000 crește, acesta poate aloca în mod dinamic resursele necesare, cum ar fi memoria. Când sarcina scade, SQL Server 2000 eliberează resurse și le returnează în sistem. Dacă alte aplicații rulează pe server în același timp, SQL Server 2000 va detecta că le este alocată memorie virtuală suplimentară și va reduce cantitatea de memorie virtuală pe care o folosește pentru a reduce supraîncărcarea de paginare. SQL Server 2000 poate, de asemenea, să crească sau să micșoreze automat dimensiunea bazei de date pe măsură ce informațiile sunt adăugate sau eliminate. SQL Server 2000 funcționează cu alte produse software pentru a oferi un depozit de informații stabil și sigur pentru Internet și intranet: · SQL Server 2000 funcționează cu mecanismele de securitate și criptare ale Windows 2000 Server și Windows NT Server, implementând stocarea securizată a informațiilor; · SQL Server 2000 este un serviciu de stocare de înaltă performanță pentru aplicații Web care rulează Microsoft Internet Information Services; · SQL Server 2000 poate fi utilizat împreună cu Site Server pentru a servi site-uri web mari și complexe de comerț electronic; · Suportul TCP/IP Sockets vă permite să integrați SQL Server 2000 cu Microsoft Proxy Server pentru a implementa comunicații securizate prin Internet și intranet. SQL Server 2000 poate fi construit pentru a funcționa la nivelul necesar pentru a rula site-uri Internet mari. În plus, motorul de baze de date SQL Server 2000 are suport încorporat pentru XML, iar Asistentul web vă ajută să generați pagini HTML (Hypertext Markup Language) din datele SQL Server 2000 și să publicați acele date în HTTP (Hypertext Transport Protocol) și FTP. (Protocol de transfer de fișiere). SQL Server acceptă autentificarea Windows, care vă permite să utilizați conturi de utilizator și de domeniu Windows NT și Windows 2000 ca conturi SQL Server 2000. Windows 2000 autentifică utilizatorii atunci când se conectează la rețea Când se conectează la SQL Server, software-ul client solicită o conexiune de încredere, care poate fi acordată numai dacă utilizatorii sunt autentificați de Windows NT sau Windows 2000. Astfel, SQL Server în sine nu se autentifică. utilizatorii, dar Utilizatorii nu au nevoie de date de conectare și parole separate pentru a se conecta la fiecare sistem SQL Server SQL Server 2000 poate trimite și primi mesaje de e-mail și de paginare de la Microsoft Exchange sau alte servere de e-mail compatibile cu MAPI (Message Application Programming Interface). Această caracteristică permite trimiterea e-mailurilor utilizând loturi SQL Server 2000, procedurile stocate și declanșatoarele de evenimente și notificări SQL Server 2000 să poată fi configurate astfel încât, dacă apare o problemă gravă sau chiar riscă să apară, administratorul serverului este notificat automat. prin e-mail sau pager. Instrumente SQL Server 2000 Manager de întreprindere SQL Server Enterprise Manager este instrumentul principal de administrare pentru SQL Server 2000, care acceptă o interfață de utilizator compatibilă cu MMC (Microsoft Management Console) și vă permite să rezolvați o serie de sarcini administrative: · definiți grupuri de servere care rulează SQL Server; · înregistrează serverele individuale într-un grup; · configurați orice setări SQL Server pentru toate serverele înregistrate; · creați și administrați orice baze de date, obiecte, ID-uri de utilizator, autentificare și drepturi de acces la SQL Server pe fiecare dintre serverele înregistrate; · Definiți și executați toate sarcinile administrative SQL Server pe fiecare server înregistrat; · construiți și testați interactiv instrucțiuni, pachete și scripturi SQL apelând SQL Query Analyzer; · apelați diverși vrăjitori SQL Server. MMC acceptă o interfață comună pentru gestionarea diferitelor aplicații de server într-o rețea Microsoft Windows. Aplicațiile server includ o componentă numită snap-in care oferă utilizatorilor MMC o interfață pentru a gestiona aplicația server. SQL Server Enterprise Manager este un snap-in MMC pentru Microsoft SQL Server 2000. Agent SQL Server Agentul SQL Server rulează pe un server care rulează o instanță a SQL Server 2000 sau versiuni anterioare ale SQL Server. Agentul SQL Server este responsabil pentru rezolvarea următoarelor sarcini: · rulează joburi SQL Server programate să ruleze la o anumită oră sau după o anumită perioadă de timp; · definirea unor condiții speciale care necesită efectuarea unei acțiuni specificate de administrator, cum ar fi alertarea cuiva prin trimiterea unui pager sau e-mail sau executarea unei sarcini care îndeplinește aceste condiții; · lansarea sarcinilor definite de administratori care efectuează replicare. SQL Profiler SQL Profiler este un instrument pentru înregistrarea evenimentelor SQL Server 2000. Evenimentele sunt stocate într-un fișier de urmărire, care poate fi ulterior analizat sau utilizat pentru a repeta o secvență de acțiuni pentru a diagnostica problema. SQL Profiler este utilizat pentru: · executarea pas cu pas a interogărilor problematice și determinarea sursei problemei; · căutarea și diagnosticarea interogărilor lente; · înregistrarea secvențelor de instrucțiuni SQL care duc la probleme; · monitorizarea performanței SQL Server și reglarea încărcării acestuia. SQL Profiler acceptă, de asemenea, auditarea acțiunilor efectuate pe instanțe SQL Server. Informațiile despre activitățile legate de securitate sunt stocate pentru revizuire ulterioară de către administratorul de securitate. Manager de servicii SQLServerServiceManager este conceput pentru a porni, opri și întrerupe componentele serverului SQLServer 2000 Aceste componente rulează ca servicii în Microsoft Windows NT sau Windows 2000 și ca programe executabile separate în Windows 95 și Windows 98. SQL Server. Implementează motorul de baze de date SQL Server. Există un serviciu SQL Server pentru fiecare instanță a SQL Server care rulează pe un computer. Agent SQL Server. Implementează un agent care rulează sarcini administrative programate SQL Server. Există un serviciu Agent SQL Server pentru fiecare instanță a SQL Server care rulează pe un computer. Căutare Microsoft (numai pentru Windows NT și Windows 2000). Implementează un mecanism de căutare full-text. Există o singură copie, indiferent de numărul de instanțe SQL Server de pe computer. MSDTC (doar Windows NT și Windows 2000). Gestionează tranzacțiile distribuite. Există o singură copie, indiferent de numărul de instanțe SQL Server de pe computer. MSSQLServerOLAPService (numai Windows NT și Windows 2000). Implementează Servicii de Analiză. Există o singură copie, indiferent de numărul de instanțe SQL Server de pe computer. Fereastra Service Manager poate fi ascunsă și reprezentată printr-o pictogramă în bara de sistem. Pentru a afișa un meniu care listează sarcinile pe care Service Manager le acceptă, faceți clic dreapta pe pictograma din bara de activități. Analizor de interogări SQL SQL Query Analyzer este un instrument GUI conceput pentru a rezolva multe probleme diferite: · crearea de interogări și scripturi SQL, precum și executarea lor cu baze de date SQL Server; · crearea de obiecte de bază de date utilizate frecvent în scripturi standard; · copierea obiectelor bazei de date existente; · executarea procedurilor stocate fără specificarea parametrilor acestora; · Depanarea procedurilor stocate; · Interogări de depanare care au probleme de performanță; · căutarea obiectelor în baze de date, precum și vizualizarea și lucrul cu obiecte; · adăugarea, actualizarea și ștergerea rândurilor din tabel; · definirea comenzilor rapide de la tastatură pentru a rula interogări utilizate frecvent, adăugarea comenzilor utilizate frecvent în meniul Instrumente; SQL Query Analyzer este lansat direct din meniul Start sau SQL Server Enterprise Manager. De asemenea, poate fi lansat prin introducerea isqlw la promptul de comandă. Biletul numărul 11 Obiecte mari DB2/2 și DB2/6000 oferiți utilizatorului noi tipuri de date, cum ar fi obiecte mari binare (BLOB) și obiecte text mari (CLOB). BLOBS vă permit să stocați orice tip de date de până la doi gigaocteți. Opțiunea 1: funcția are acces direct la baza de date, ceea ce permite o performanță maximă, dar reprezintă o potențială amenințare la adresa performanței serverului și a integrității datelor Opțiunea 2: funcția este executată ca un proces separat de serverul bazei de date, care protejează datele și DBMS, dar reduce performanța pro Există o versiune bună gratuită Suport tehnic gratuit bun Este posibil să primiți asistență plătită de la producător, ceea ce vă permite să îl utilizați în sectorul de afaceri Enterprise Cu configuratii Performanță bună Gestionează mai bine situațiile precum „memorie insuficientă pentru serverul 1C”. Nu există limită la 256 de tabele, ceea ce extinde posibilitățile atunci când lucrați cu RLS Minusuri Puțini specialiști Prevalență scăzută Dimensiunea bazei de date este mai mare decât în alte subbaze de date Există o ajustare automată a sistemului, dar este incompletă Este posibil ca unele mesaje să nu fie procesate corect de către platformă. Biletul numărul 12 Biletul numărul 14 Biletul numărul 15. Windows Open Services Architecture (WOSA) este un set de standarde deschise pentru interacțiunea sistemelor de aplicații Windows acceptă o familie de standarde care fac aplicațiile mai ușor de scris și deschise pe verticală. Denumirea generală a acestor standarde este WOSA (Windows Open Services Architecture. (WOSA) oferă un set de standarde deschise pentru interacțiunea componentelor sistemului de aplicații pe partea serverului și a clientului. Familia este împărțită în trei categorii: standarde de uz general; standarde de comunicare; standarde pentru aplicații și servicii financiare. Grupul de standarde de uz general include: Open Database Connectivity (ODBC) - acces la baze de date Messaging Application Programming Interface (MAPI) - redirecționarea mesajelor Interfață de programare a aplicațiilor de telefonie (TAPI) - acces prin linie telefonică Către grupul de comunicare Windows SNA Host Communications API Interfață de comunicare Windows Sockets bazată pe protocolul TCP/IP Microsoft Remote Procedure Call (RPC) - interfață de apel de procedură la distanță Grupul de standarde pentru aplicații și servicii financiare include două elemente Extensie WOSA pentru date live de pe piață (WOSA/XRT) Extensie WOSA pentru servicii financiare (WOSA/XFS) Fiecare dintre familia de standarde WOSA descrie o arhitectură care include următoarele componente principale: Interfață de programare a aplicațiilor (API) Interfață server (SPI) Manager de grup de aplicații/servicii Baza de date pentru inregistrarea aplicatiilor/serviciilor. Biletul numărul 16 Orez. 1. Mutarea informațiilor din baza de date în aplicație Figura arată că atunci când dezvoltă o aplicație DBMS, programatorul lucrează cu seturi de componente concepute pentru a schimba informații cu bazele de date și pentru a le afișa. În funcție de mecanismul de acces la baza de date selectat, unele seturi de componente pot să nu fie utilizate, dar toate, indiferent de caracteristicile bazei de date utilizate și mecanismul de accesare a acesteia, au proprietăți și metode similare. ODBC (Open Database Connectivity - acces deschis la baze de date) - dezvoltat de Microsoft, un universal interfața de programare a aplicației pentru a accesa baze de date. Scopul principal al dezvoltării protocolului ODBC este standardizarea mecanismelor de interacțiune cu diferite SGBD. Principala problemă asociată dezvoltării de aplicații care interacționează cu baze de date bazate pe API-uri SQL speciale a fost aceea că fiecare DBMS avea propria interfață de programare, fiecare dintre ele avea propriile caracteristici și nu funcționa exact ca celelalte. În acest sens, dezvoltarea aplicației a depins semnificativ de SGBD-ul utilizat. Microsoft a făcut un pas important pentru a rezolva această problemă. Ideea principală a fost dezvoltarea unei interfețe universale la nivelul familiei de sisteme de operare Windows, care să poată fi suportată în diferite SGBD-uri. Să ne uităm pe scurt la structura software-ului ODBC: · Interfață de apelare a funcției ODBC: Acesta este așa-numitul strat superior al ODBC, care conține API-ul, care este utilizat direct de aplicații. Acest API este implementat ca o bibliotecă de link-uri dinamice Dll și face parte din sistemul de operare Windows; · Drivere ODBC: Acesta este așa-numitul nivel inferior al ODBC, care conține un set de drivere pentru DBMS care acceptă protocolul ODBC. Ca parte a tehnologiei, se poate dezvolta un driver ODBC corespunzător pentru fiecare SGBD, care va acționa ca o legătură intermediară între programul de aplicație și SGBD, transformând apelurile către funcțiile SGBD în apeluri către funcții SGBD interne specializate. Aceasta rezolvă problema standardizării. Pentru multe SGBD-uri moderne, există drivere ODBC specializate care sunt instalate separat în sistemul de operare; · Manager de drivere ODBC: Acest mecanism software reprezintă stratul de mijloc al ODBC, gestionând procesul de încărcare a driverelor necesare. Diagrama de execuție a programului folosind protocolul ODBC pentru accesul la date este prezentată în Fig. 2. Orez. 2. Diagrama de execuție a programului utilizând protocolul ODBC pentru a accesa date Sistemul de operare Windows include mai multe mecanisme de accesare a bazelor de date: ODBC,OLE DBȘi ZGOMOT. Tehnologia ODBC(din engleza Deschide conectivitate la baza de date– mecanism deschis pentru accesarea bazelor de date 1
) este o componentă a sistemului de operare Windows, conceput pentru a unifica accesul la informațiile stocate în baze de date tipuri variate. ODBC constă dintr-un set de drivere care efectuează operațiuni de schimb cu anumite baze de date, și un manager de șofer care transferă cererile de la aplicație la șofer și transferă informații de la șofer la aplicație (Fig. 3). Orez. 3. Mișcarea informațiilor între aplicație și baza de date folosind ODBC Limbajul de interogare este utilizat pentru obținerea și modificarea datelor SQL, indiferent dacă este suportat de baza de date pe care o accesează aplicația. Dacă baza de date nu acceptă limba SQL, atunci accesul la acesta nu este diferit de accesul la DB, sprijinind SQL. Aceasta este unificarea accesului la bazele de date de către sistem ODBC– aplicația specifică numele driverului care trebuie utilizat pentru a se conecta la baza de date și trimite o solicitare care descrie compoziția informațiilor solicitate. Mecanism suplimentar ODBC efectuează toate operațiunile necesare obținerii de informații, ascunzând de aplicație specificul lucrului cu o anumită bază de date. Acces la aplicație ODBC efectuat prin API-functii implementate in biblioteci dinamice.Informații de măsurare semantică
Măsura pragmatică a informațiilor
Măsurarea informațiilor
Unități
(pentru zona computerelor)
CALITATEA INFORMAȚIILOR
2) cantitatea. Fixarea gradului de exprimare, dezvoltare, anumite proprietăți
standardele includ următoarele elemente:
