Choosing the Right Database for the Job: Relational, Cache, or NoSQL?Amazon Web Services
Developers and DBAs from a traditional relational background are spoilt for choice when looking to integrate caching and NoSQL into an application architecture to solve scaling problems and reduce costs. Even when using relational databases there are 3 managed database services on AWS for the MySQL engine alone. Trying to evaluate all the options often creates analysis paralysis, resulting in a reluctance to try something new or different. This session will guide you through a series of use cases that use different databases to solve business problems that customers face today.
Analyzing 2TB of Raw Trace Data from a Manufacturing Process: A First Use Cas...Databricks
As the development of semiconductor devices, manufacturing system leads to improve productivity and efficiency for wafer fabrication. Owing to such improvement, the number of wafers yielded from the fabrication process has been rapidly increasing. However, current software systems for semiconductor wafers are not aimed at processing large number of wafers. To resolve this issue, the BISTel (a world-class provider of manufacturing intelligence solutions and services for manufacturers) tries to build several products for big data such as Trace Analyzer (TA) and Map Analyzer (MA) using Apache Spark. TA is to analyze raw trace data from a manufacturing process. It captures details on all variable changes, big and small and give the traces' statistical summary (i.e.: min, max, slope, average, etc.). Several BISTel's customers, which are the top-tier semiconductor company in the world use the TA to analyze the massive raw trace data from their manufacturing process. Especially, TA is able to manage terabytes of data by applying Apache Spark's APIs. MA is an advanced pattern recognition tool that sorts wafer yield maps and automatically identify common yield loss patterns. Also, some semiconductor companies use MA to identify clustering patterns for more than 100,000 wafers, which can be considered as big data in the semiconductor area. This talk will introduce these two products which are developed based on the Apache Spark and present how to handle the large-scale semiconductor data in the aspects of software techniques.
Speakers: Seungchul Lee, Daeyoung Kim
Choosing the Right Database for the Job: Relational, Cache, or NoSQL?Amazon Web Services
Developers and DBAs from a traditional relational background are spoilt for choice when looking to integrate caching and NoSQL into an application architecture to solve scaling problems and reduce costs. Even when using relational databases there are 3 managed database services on AWS for the MySQL engine alone. Trying to evaluate all the options often creates analysis paralysis, resulting in a reluctance to try something new or different. This session will guide you through a series of use cases that use different databases to solve business problems that customers face today.
Analyzing 2TB of Raw Trace Data from a Manufacturing Process: A First Use Cas...Databricks
As the development of semiconductor devices, manufacturing system leads to improve productivity and efficiency for wafer fabrication. Owing to such improvement, the number of wafers yielded from the fabrication process has been rapidly increasing. However, current software systems for semiconductor wafers are not aimed at processing large number of wafers. To resolve this issue, the BISTel (a world-class provider of manufacturing intelligence solutions and services for manufacturers) tries to build several products for big data such as Trace Analyzer (TA) and Map Analyzer (MA) using Apache Spark. TA is to analyze raw trace data from a manufacturing process. It captures details on all variable changes, big and small and give the traces' statistical summary (i.e.: min, max, slope, average, etc.). Several BISTel's customers, which are the top-tier semiconductor company in the world use the TA to analyze the massive raw trace data from their manufacturing process. Especially, TA is able to manage terabytes of data by applying Apache Spark's APIs. MA is an advanced pattern recognition tool that sorts wafer yield maps and automatically identify common yield loss patterns. Also, some semiconductor companies use MA to identify clustering patterns for more than 100,000 wafers, which can be considered as big data in the semiconductor area. This talk will introduce these two products which are developed based on the Apache Spark and present how to handle the large-scale semiconductor data in the aspects of software techniques.
Speakers: Seungchul Lee, Daeyoung Kim
3. Адамдын информациялык ишмердүүлүгү
жөнүндө жалпы түшүнүк аласыңар
Адамдын информацияны иштетүү
жөндөмдүүлүгүн көрөсүңөр
Жашоо турмушта информация менен кандай
аракеттерди жасай ала тургандыгыбызды
талдайсыңар.
5. 2-суроо
Бир символ бир байтка барабар болсо
«информатика» деген сөздө канча бит
информация бар?
1
102
2 4
101
88
104
6. Адамдын информациялык ишмердүүлүгү
Информацияны чогултуу
Информацияны иштетүү
Информацияны берүү
Информацияны сактоо
Информацияны издөө
Информацияны коргоо
1
2
3
4
5
6
9. 2 Информацияны иштетүү
Информацияны
аңдабастан
иштетүү
Информацияны
аңдоо менен
иштетүү
Түпкү аң
сезимде
(подсознательно)
Υстүңкү
аң сезимде
(сознательно)
11. Информацияны аңдоо менен
иштетүү
Кирүүчү информация Иштетүү Чыгуучу информация
6
4
2
0
Катего…
Катего…
Катего…
Катего…
Ряд 1
Ряд 2
Ряд 3
12. 1 Кун 4 Меркурий 7 Сатурн
2 Ай 5 Юпитер 8 Уран
3 Марс 6 Венера 9 Нептун
20.02.1978----2+2+1+9+7+8=29-----2+9=11----1+1=2----Ай
Кирүүчү информация Иштетүү Чыгуучу информация
13. 3 Информацияны берүү
Информациянын
булагы
Информацияны
кабыл алгыч
Байланыш
каналы
Информациянын
булагы
Коддоочу
түзүлүш
Байланыш
каналы
Кодду жандыруучу
түзүлүш
Информацияны
кабыл алгыч
СИГНАЛ
үндүк
жылуулук
механикалык
электрдик
жарык
ЧӨЙРӨ
газ,аба
суюктук
катуу зат
талаа(эм)
ОБЪЕКТ
Адам
жаныбар
өсүмдүк
техника
14. Байланыш
каналы
Уах, сонун
жыпар жыт
Аба
экен!
Булак
Коддоо
Берүү
Маалым.
иштетүү
Кабыл
алуу
Кодду
жандыруу
Көрсөтүү
15. 1-суроо
Жогорудагы алфавиттик маалымат бизге кандай
формада берилип жатат?
1
Сигналдар
2 4
Тексттик
Графикалык
Символдук
17. 5 Информацияны издөө
Информацияны издөө ыкмалары
Түздөн-түз байкоо жүргүзүү
Атайын адистер менен маектешүү
Тиешелүү адабияттарды окуу
Видео, теле программаларды көрүү
Радио, аудиодисктерди угуу
Архивдерден, китепканалардан издөө
Компьютердик маалыматтар базасынан
(интернет, тармак) издөө
Башка ыкмалар
22. 6 Информацияны коргоо
Информацияны коргоо
ыкмалары:
1) Маалыматка кирүү
мүмкүнчүлүгүн текшерүү
2) Маалыматка кирүү
мүмкүнчүлүгүн чектөө
3) Байланыш каналдарын
көчүрмөлөө
4) Маалыматты шифрлардын жардамы
менен криптографиялык өзгөртүп түзүү
23. Шифр –бул мыйзамсыз колдонуучу-
лардан сактаныш үчүн маалыматты
өзгөртүп түзүүгө арналган
“жашыруун код”
Ал эми шифрды ойлоп табуу жана
пайдалануу илими - криптография деп
аталат
24.
25. 1-суроо
1 Гбайт(Гб) та болжол менен канча
Кбайт(Кб) бар?
1
1 000 000 000
2 4
1 000
1 00 000
1 000 000
26. 1-суроо
Эгерде ар бир символ бир байтка
барабар болсо, анда
«сен азаматсың» деген маалыматты
канча байт менен кодго айландырса
болот?
1
10
2 4
12
15
13
27. Υй тапшырма
Υйгө тапшырма мындай, Υйдөн ар
бириңер өзүңөр Морзе же Лейбницке
окшоп маалыматты кодго айландыруу
ыкмасын ойлоп таап көргүлө. Башкача
айтканда алфавиттеги ар бир тамганы
силер ойлоп тапкан кодго(сүрөт, сызык,
ж.б.) өткөрүп, анан ошол код боюнча
өзүңөрдүн атыңарды жазып келгиле.