Processing это. Процессинговый центр: что это такое и как работает обработка платежей

Что такое процессинговый центр и как он обрабатывает онлайн-платежи. Как работает процессинг банковских карт. Чем отличается процессинговый центр от платежного шлюза. Как обеспечивается безопасность платежей при процессинге.

Что такое процессинговый центр и зачем он нужен

Процессинговый центр — это компания, которая обеспечивает техническую сторону обработки электронных платежей между продавцом и покупателем. Основные функции процессингового центра:

• Обработка транзакций по банковским картам и электронным кошелькам
• Проверка платежных данных
• Авторизация или отклонение транзакций
• Передача информации между участниками платежа
• Обеспечение безопасности платежей

Процессинговый центр необходим для того, чтобы интернет-магазины могли принимать онлайн-платежи от покупателей быстро, удобно и безопасно. Без процессингового центра невозможно осуществление безналичных платежей через интернет.

Как работает обработка платежей через процессинговый центр

Процесс обработки онлайн-платежа через процессинговый центр включает несколько этапов:

1. Покупатель вводит данные карты на сайте магазина
2. Платежный шлюз шифрует платежные данные
3. Процессинговый центр проверяет информацию о платеже
4. Банк-эмитент карты авторизует транзакцию
5. Процессинговый центр передает результат авторизации магазину
6. При успешной авторизации деньги списываются со счета покупателя
7. Средства зачисляются на счет интернет-магазина

Весь процесс занимает считанные секунды. Процессинговый центр выступает посредником между всеми участниками платежа, обеспечивая быструю и безопасную передачу информации.

Участники процесса обработки онлайн-платежей

В процессе обработки электронного платежа участвуют:

• Покупатель — держатель банковской карты
• Интернет-магазин (продавец товаров/услуг)
• Банк-эквайер магазина
• Процессинговый центр
• Платежная система (Visa, Mastercard и др.)
• Банк-эмитент карты покупателя

Процессинговый центр координирует взаимодействие между всеми участниками, обеспечивая корректное прохождение платежа.

Чем отличается процессинговый центр от платежного шлюза

Процессинговый центр и платежный шлюз — это разные элементы платежной инфраструктуры:

• Платежный шлюз — это интерфейс для ввода платежных данных на сайте магазина. Он шифрует данные карты и передает их в процессинговый центр.
• Процессинговый центр обрабатывает зашифрованные данные, проверяет возможность совершения платежа, авторизует транзакцию в банке покупателя.

То есть платежный шлюз отвечает за прием платежных данных, а процессинговый центр — за их обработку и проведение транзакции. Часто эти функции объединены в рамках одной компании-провайдера платежных услуг.

Как обеспечивается безопасность платежей при процессинге

Процессинговые центры используют несколько уровней защиты платежей:

• Шифрование данных при передаче
• Технология 3D Secure для дополнительной аутентификации
• Проверка адреса плательщика (AVS)
• Антифрод-системы для выявления подозрительных операций
• Соответствие стандарту безопасности PCI DSS
• Возможность оспаривания платежей (чарджбэк)

Современные процессинговые центры обеспечивают высокий уровень безопасности платежей. Однако и покупателям следует соблюдать базовые правила безопасности при оплате в интернете.

Преимущества использования процессингового центра для интернет-магазина

Подключение к надежному процессинговому центру дает интернет-магазину ряд преимуществ:

• Возможность принимать разные виды онлайн-платежей
• Высокий уровень безопасности транзакций
• Быстрое зачисление средств на счет
• Автоматизация платежных операций
• Снижение затрат на обработку платежей
• Аналитика и статистика по платежам
• Техническая поддержка 24/7

Все это позволяет интернет-магазину сосредоточиться на развитии бизнеса, доверив техническую сторону приема платежей профессионалам.

На что обратить внимание при выборе процессингового центра

При выборе процессингового центра для интернет-магазина важно учитывать следующие факторы:

• Надежность и репутация компании
• Набор поддерживаемых способов оплаты
• Уровень безопасности и соответствие стандартам
• Стоимость услуг и комиссии
• Скорость зачисления средств
• Удобство интеграции и использования
• Наличие дополнительных сервисов (антифрод, аналитика и др.)
• Качество технической поддержки

Правильный выбор процессингового центра поможет обеспечить стабильный прием платежей и развитие онлайн-бизнеса.

Часто задаваемые вопросы о работе процессинговых центров

Вот ответы на некоторые популярные вопросы о работе процессинговых центров:

Сколько времени занимает обработка платежа?
Обычно авторизация платежа происходит за считанные секунды. Зачисление средств на счет магазина может занимать от нескольких часов до 2-3 банковских дней в зависимости от условий конкретного процессингового центра.

Какие комиссии взимает процессинговый центр?
Размер комиссий зависит от конкретного процессингового центра и может составлять от 2% до 5% от суммы платежа. Некоторые центры также взимают фиксированную плату за каждую транзакцию.

Что делать, если платеж не прошел?
Если транзакция отклонена, покупатель получит сообщение с причиной отказа. Это может быть недостаток средств, ошибка в данных карты, подозрение на мошенничество и др. В большинстве случаев можно попробовать повторить платеж.

Как долго хранятся данные о платежах?

Процессинговые центры обязаны хранить информацию о транзакциях в течение определенного срока (обычно 5 лет) в соответствии с требованиями законодательства и платежных систем.

Использование надежного процессингового центра — важное условие успешной работы любого современного интернет-магазина. Это позволяет обеспечить удобство оплаты для покупателей и безопасность финансовых операций для бизнеса.

что это и как работает процессинговый центр

 

Благодаря современным технологиям бизнес практически не имеет границ. Даже небольшой бизнес может вырасти и стать глобальным, но для этого как минимум должен быть веб-сайта с возможностью онлайн-оплаты. Что касается сайта, здесь помогут платформы электронной коммерции. Они дают возможность собрать интернет-магазин самостоятельно, даже если вы не IT-специалист. А с онлайн-оплатой на сайте помогут провайдеры платежных услуг, которые разрабатывают решения для приема и обработки платежей.

Чтобы настроить удобный прием платежей, важно выбрать правильный процессинговый центр. Но для начала разберемся, что это и как именно работают провайдеры платежных онлайн-платежей.

Что такое процессинг

Процессинг – это, по сути, автоматизация электронных переводов между продавцом и покупателем.

Технология помогает обрабатывать, проверять, принимать или отклонять транзакции по кредиткам и электронным кошелькам с помощью специального аппаратного и программного обеспечения.

Обработка платежей происходит с помощью программного обеспечения, которое клиенты и предприниматели используют для покупок, где задействованы пластиковые карты и электронные кошельки.

Прошли те дни, когда покупатели всегда и везде должны были платить только наличкой. Теперь в ходу кредитные карты и виртуальные деньги. Интернет-магазины должны приспосабливаться к росту мобильных платежей и цифровых кошельков – системы процессинга помогают в этом.

Платежные системы принимают оплату через серию платежных шлюзов, а затем либо одобряют, либо отклоняют покупку в течение нескольких секунд. Если процессинговый центр одобряет покупку, деньги переводятся на банковский счет продавца.

Процессинг пластиковых карт

В обработке платежей есть три ключевых участника. Понимание роли каждого поможет разобраться, как на самом деле работает карточный процессинг.

1. Продавец

Продавцы – это компании электронной коммерции, которые распространяют свои товары и услуги через интернет. Чтобы покупатели могли удобно и в несколько кликов оплатить продукт, предпринимателю необходимо настроить на сайте прием платежей с дебетовых и кредитных карт.

Для этого понадобится банковская карта и банк, который принимает платежи от вашего имени, а после доставит их на счет, который предлагает обработчик платежей.

2. Покупатель

Чтобы делать покупки и платить безналично в интернет-магазине покупателю достаточно иметь банковскую карту. Дальше процесс оплаты зависит от того, какие платежные решения подключил продавец на сайт.

Это может быть классический расчет банковской картой, когда клиент вводит платежные данные в форму, оплата в два клика через Google/Apple Pay или платеж по QR-коду.

3. Технология

Технология обработки платежей обеспечивает все этапы транзакции между продавцом и покупателем — от ввода платежных данных до сообщения об успешной оплате.

Если коротко описать процесс оплаты, то сначала информация о карте проходит через платежный шлюз, после через процессинговый центр для завершения сделки.

Как работает обработка платежей

Обработка онлайн-платежей проходит через ряд цифровых шлюзов. Если транзакция соответствует требованиям каждого отдельного платежного шлюза, она переходит к следующему. Последний шлюз – это банк торговца, куда зачисляются деньги.

Платежные шлюзы используются, чтобы безопасно передавать данные клиентов в процессе обработки платежей.

Много всего происходит за кулисами в считанные секунды после оплаты кредитной картой на сайте. Понимание того, как проходит передача средств в интернете, поможет продавцам лучше разбираться в теме онлайн-платежей и быстрее найти подходящего провайдера.

Как работает процессинг платежей? Структуру процесса поможет понять список из 6 шагов ниже.

1. Клиент покупает онлайн

Любой может попытаться купить что угодно в интернете. Но нет гарантии, что операция будет одобрена. После того, как клиент ввел данные кредитки, информацию обрабатывает платежный процессор.

2. Платежный шлюз шифрует информацию о переводе

Шифрование информации исключает кражу данных. Платежный шлюз кодирует платежные данные заказчика, чтобы они не попали в руки мошенникам.

3. Процессинговый центр проверяет детали перевода

После того, как платежный шлюз зашифрует все данные клиента, он передаст информацию обработчику платежей, чтобы убедиться в возможности транзакции. Как только определит, что запрос действителен, то передаст данные в компанию или банк-эмитент.

4. Банк-эмитент принимает решение о переводе

Банк, выпустивший карту, подтверждает возможность сделки. Как только обработчик платежей передает запрос на перевод средств, банк решает, следует ли авторизовать транзакцию.

Обычно, если на платежном шлюзе или процессоре платежей нет «красных флажков», авторизация проходит быстро.

Однако, если что-то кажется подозрительным – например, тот факт, что покупатель обычно не тратит больше определенной суммы или оплата совершается из другой страны, – обработчик платежей может заблокировать транзакцию.

Другие причины, по которым отклоняются транзакции:

• Недостаточно средств на счету
• Статус замороженного аккаунта
• Неверно указан номер кредитки или срок действия
• Лимиты переводов
• Карта была потеряна или украдена
• Адрес не соответствует
• Недопустимая проверка кода карты (CCV, CVV)

5. Платежная система запрашивает перевод средств

После того, как процессинговый центр сообщит платежному шлюзу, что сделка одобрена, деньги нужно доставить продавцу.

Платежная система, как связующее звено, запрашивает перевод денег из банка клиента в банк продавца. Поскольку транзакция уже одобрена, перевод выполняется, и поставщик получает платеж.

6. Продавец получает деньги

Средства теперь находятся на банковском счете продавца и он может приступать к выполнению заказа.

Процессинговые центры VS платежный шлюз

Процессинговый центр — это провайдер платежной системы. То есть компания, выбранная продавцом для безопасной обработки денежных транзакций с использованием различных способов оплаты, чтобы клиенты могли без проблем покупать товары.

Процессинговые центры обычно являются сторонними поставщиками и взимают с продавцов определенные сборы, основанные на разных моделях.

Их иногда путают с платежными шлюзами. Процессинговый центр анализирует и передает платежные данные, в то время как платежный шлюз проверяет правильность и безопасность всей информации, а затем разрешает или отклоняет транзакцию.

Причина, по которой люди путают эти две вещи, заключается в том, что программное обеспечение для обработки платежей включает или интегрируется с платежными шлюзами.

Безопасность платежей

Услуга перевода денег через процессинговые центры достаточно безопасна. Это достигается несколькими способами.

3D Secure

Метод дополнительной защиты платежей, установленный Visa, Mastercard и другими международными платежными системами.

3D Secure работает следующим образом: клиент оформляет заказ и нажимает “Оплатить”. Перед тем, как транзакция будет одобрена и с покупателя спишутся деньги, владельцу карты нужно подтвердить транзакцию. Например, через мобильное приложение банка или с помощью одноразового пароля, который приходит в sms.

Это снижает риск мошенничества и помогает убедиться, что картой пользуется действительно ее владелец.

Служба проверки адресов (AVS)

AVS — это система для проверки платежного адреса держателя карты. Способ заключается в проверке достоверности информации, которая была предоставлена ​​банку-эмитенту. AVS снижает риск мошенничества. Поддерживается Visa, MasterCard, Discover и American Express.

Чарджбэк

Это еще один способ борьбы с мошенниками в интернете. Он помогает вернуть деньги, если мошенническая транзакция все-таки произошла. Например, клиент купил товар, а продавец ему ничего не прислал или прислал продукт плохого качества и не хочет менять.

Правда в этом случае клиенту придется доказать, что у него есть основания для чарджбека — подтвердить сам факт покупки и предоставить доказательства, что продавец неправ. Например, что он нарушил закон, правила платежных систем или условия пользовательского соглашения.

Шифрование

Процесс, в котором кодируется личная информация клиента и транзакции для безопасной передачи данных в процессе обработки платежа. Шифрование также является важной частью соответствия PCI DSS.

PCI DSS

Международный стандарт безопасности платежных карт.

Это правила, которым должны следовать продавцы для предотвращения мошенничеств с кредитными картами. Если продавец принимает онлайн-платежи через провайдера услуг, то о PCI DSS можно не беспокоится. В этом случае проходить сертификацию по стандарту PCI DSS должен не продавец, а компания-провайдер. Она же и гарантирует безопасность и защиту платежных данных покупателей.

Подводим итог

Обработка платежей – это неотъемлемая часть онлайн-торговли. Соответственно, выбор платежного провайдера, который будет обрабатывать ваши платежи, определяет успех предприятия.

Благо, что рынок переполнен процессинговыми компаниями, которые обеспечивают безопасный прием и обработку платежей. Например, Interkassa предоставляет все must-have способы оплаты, среди которых банковские карты, QR-платежи, покупка в один клик, оплата в мессенджерах и другие.

Доверив свой интернет-магазин надежному провайдеру, вы сможете подключить к своему магазину разные способы оплаты и обеспечить бесперебойный прием платежей. Как подключиться к Interkassa, вы можете узнать подробнее на странице по ссылке.

Если у вас остались вопросы касательно работы процессингового центра, обращайтесь к нам в службу поддержки. Мы работаем 24/7 для вашего удобства.

PROCESSING — Перевод на русский

EnglishSo neurons are the information processing apparatus that those communities of cells built up.

Нейроны — это инструменты для обработки информации, созданные сообществом клеток.

EnglishProcessing time: four weeks, once you send us your bank details.

Время обработки: четыре недели с момента отправки ваших банковских реквизитов.

EnglishSo she’s really the driving force behind the development of graphics-processing units.

Поэтому она — настоящая движущая сила развития устройств для обработки графических изображений.

EnglishWe can actually figure it out using really basic signal processing.

Мы можем это понять, используя простейший анализ сигналов.

EnglishThe colour of a letter is the result of the overlapping of two or more colours via four-colour processing.

Цвет буквы является результатом наложения двух или более цветов при четырехцветной печати.

EnglishThere’s something I call the visceral level of processing, and there will be visceral-level design.

Есть кое-что, что я называю «интуитивный уровень обработки».

EnglishThe seller is responsible for processing and shipping your order.

Продавец отвечает за обработку и доставку вашего заказа.

EnglishAnd that is the period in which the brain is setting up in its initial form its basic processing machinery.

В этот период мозг настраивается в своей начальной форме, в основе вычислительной деятельности.

EnglishThey can actually put this in their natural ecosystem without any processing, and it’s going to improve the local soil.

Они могут вернуть этот материал в естественную среду безо всякой обработки, и это улучшит почву.

EnglishBut actually, our nervous system is incapable of processing more than about 110 bits of information per second.

Но как это ни странно, наша нервная система не способна обрабатывать больше 110 бит информации в секунду.

EnglishIt’s one continuous processing unit, if you will.

Это единый постоянно работающий вычислительный центр.

EnglishOne of them is matter, because the growth of knowledge is a form of information processing.

Для вычислений нужен компьютер.

EnglishInternational Federation for Information Processing

Международная федерация по обработке информации

EnglishInternational Federation for Information Processing

Международная федерация по обработке информации

EnglishThe processing, of course, begins with the eyes.

Обработка, естественно, начинается с глаз.

Englishautomatic data processing system

система автоматической обработки данных

Englishautomatic data processing system

система автоматической обработки данных

EnglishThey’re storing it, they’re processing it.

Они ее хранят, обрабатывают.

Englishnatural language processing

обработка текста на естественном языке

Englishintegrated data processing

интегрированная обработка данных

Язык программирования Processing | РОБОТОША

В самом простом смысле, Processing представляет собой программное приложение, которое позволяет создавать, изменять, компилировать и запускать Java код. Это Java-подобный язык программирования, созданный в MIT Media Lab с открытым исходным кодом и одновременно среда разработки.

Интерфейс IDE Processing очень сильно напоминает Arduino IDE и это не случайно — среда разработки Arduino IDE написана на Processing.

Processing позволяет очень быстро создавать визуальные интерактивные интерфейсы пользователей.

 

MIT Media Lab

MIT Media Lab была основана профессором Массачусетского технологического института (MIT) Николосом Негропонте и вице-президентом MIT Джеромом Вейснером в 1985 году. Миссией этой лаборатории, как заявлено на сайте Media Lab, являлось:

предвидеть влияние новых технологий на повседневную жизнь — технологий, которые обещают кардинально изменить наши самые основные понятия о человеческих возможностях

Академическая лаборатория Массачусетского технологического института Media Lab работала в рамках Школы архитектуры и планирования,  где всегда пересекались различные дисциплины и размывались различия между теорией и практикой, наукой и промышленностью, наукой и искусством. Она была вовлечена в фундаментальные прорывы цифровой эпохи с момента ее основания, в том числе в развитие Всемирной паутины и беспроводных сетей. Лаборатория также была пионером инновационных исследований и развития в принципиально новых областях, таких как умные игрушки, распределенные вычисления,  связанными с ощущениями вычислениями.

Aesthetics + Computation Group (ACG) в MIT была создана в 1996 году Джоном Маеда, ученым, занимающимся компьютерными науками и графическим дизайнером. Маеда и ACG исследовали новые подходы к программным инструментам и языку разработки, а также вычислительную художественную практику. Одним из проектов, разработанных в Media Lab был новый язык программирования и среда программирования под названием «Design By Numbers» (DBN, Дизайн в цифрах). DBN был сильно упрощенным языком программирования, построенным на основе языка программирования Java. DBN значительно упрощал процесс графического программирования с использованием Java, созданием упрощенного синтаксиса языка и среды разработки, которая позволила быстро прототипировать простые графические шаблоны и дизайн. DBN никогда не был предназначен для использования в роли полнофункционального языка программирования, а скорее был доказательством концепции радикально нового подхода к разработке языков. Он был испытан, в первую очередь, в учебных классах дизайна и искусствоведения для обучения программированию новичков.

DBN в роли доказательства концепции имел большой успех, хотя в качестве языка, он был не намного больше, чем академические упражнения. Двое студентов Маеда из Media Lab, Бен Фрай и Кейси Рис, работали над DBN. После окончания ими обучения в Media Lab, Фрай и Рис извлекли уроки,  полученные при разработке DBN и создали более полнофункциональный язык. Они назвали свой ​​новый проект, запущенный в 2001 году, Processing. Ниже приведены основные уроки, извлеченные из DBN, которые использовались при создании Processing.

 

Processing

Будьте проще!

Интерфейс Processing, невероятно минималистичен. Рис и Фрай задумали Processing как, своего рода, блокнот для набросков, в котором все начинается практически с чистого листа. Хотя Processing значительно упрощает процесс программирования, он никогда не был предназначен для упрощения творческого процесса. Язык лишен различных графических фильтров и эффектов, которые можно найти, например, в редакторе Adobe Photoshop. Все это в соответствии с его концепцией.

Простая в использовании среда для написания, тестирования и выполнения своего ​​кода

Processing является полностью автономным исполняемым приложением. Вы просто запускаете его двойным щелчком и начинаете писать код. Большинство других сред программирования требуют «поколдовать» с системными настройками и предпочтениями для того, чтобы начать работу. Кроме того, многие из этих сред разработки темпераментны и легко могут перестать работать, если файлы будут случайно перемещены или пересохранены. Кроме того, сама по себе среды программирования (даже не использующиеся в ней языки программирования) могут быть крайне сложными для освоения. Среда разработки Processing, напротив, проста и интуитивно понятна при использовании и не добавляет сложности к написанию кода.

Нулевой порог для вхождения в программирование

Processing не требует каких-то специальных базовых знаний. Вы просто берете и создаете свой первый работающий программный проект.

Бесплатное ПО с открытым исходным кодом

Рис и Фрай, возможно, потеряли миллионы долларов, основываясь на стратегии «раздать бесплатно», но эта модель также позволила Processing распространиться по всему миру. Кроме того, выпустив исходный код Processing, они привлекли преданную группу разработчиков, чтобы помочь в развитии языка. Processing 2.0 много приобрел от расширения команды разработчиков.

Сосредоточение на разработке графики и мульмедиа

Как и Джон Маеда, Рис и Фрай владели графическим дизайном, дух  которого повлиял на многие аспекты Processing. Он является языком программирования, который ориентирован на творческое программирование. В дополнение к ядру языка, Processing включает обширные библиотеки кода, распространяемые сообществом. Эти библиотеки расширяют возможности Processing повсеместно, от машинного зрения в Microsoft Kinect и физических движков к сетям, подключению к базам данных и много, много других творческих и интригующих областей. И эти библиотеки можно свободно скачать и довольно легко интегрировать в ваши проекты.

Построен на Java

DBN был изначально написан на Java, поэтому может быть создан как автономное приложение, а также в качестве Web-приложения.  Интерпретатор языка Java (JVM, Java Virtual Machine) встроен в браузеры, а также имеется почти на всех настольных системах, а теперь, конечно, и на мобильных и других портативных устройствах. Processing позволяет программам запускаться с рабочего стола. Кроме того, разрабатывая на Java и опираясь на JVM, Рис и Фрай минимизированы необходимость развивать и поддерживать множество различных версий программного обеспечения, включающего различные потенциальные конфигурации компьютеров и операционных систем. Связь Processing и Java также позволяет скетчам (так называется программный код, написанный на Processing) быть полностью интегрированным в автономные Java-приложения. Эта функциональность позволяет по-настоящему плавный переход от Processing к Java в случае необходимости.

В дополнение к урокам, извлеченным из работы над DBN, Рис и Фрай пошли в Processing гораздо дальше, добавив новые функции, возможности и ресурсы, в том числе:

Поддержка Всемирной паутины

Processing всегда был активным интернет-сообществом, своего рода социальной сетью. Processing появился в Интернете, и в течение многих лет вся имеющаяся информация о Processing представляла только то, что было размещено на сайте processing.org и, возможно раз или два в год происходила почтовая рассылка на e-mail пользователей. С момента создания Processing в 2001 году, Рис и Фрай выпускали новые версии, иногда несколько за неделю. Эта модель ранних и частых релизов сильно отличается от коммерческих программных проектов, которые имеют редкие, контролируемые версии программного обеспечения. Рис и Фрай также слушали предложения пользователей и призвали активно  отправлять отчеты об ошибках, как только пользователи их находили. Этот прозрачный и интерактивный подход к развитию породил очень лояльных и страстных последователей.

Открытая архитектура для расширения возможностей Processing и даже его внешнего вида и восприятия

Ядро языка Processing, опубликованое на http://processing.org/reference/, работало очень стабильно примерно с 2006 года. Основной рост и развитие Processing было, прежде всего, через предоставленные пользователями библиотеки (свыше 130) и инструменты. Processing включает в себя систему для расширения и даже изменения самого себя, иногда упоминающуюся как открытая архитектура. Существует относительно простой процесс для создания как новых функций в языке, через внешние библиотеки, а также изменения и дополнения среды разработки с помощью инструментов.

Поддержка 3D

Одной из самых интересных частей Processing является его поддержка 3D. Processing использует OpenGL, являющийся индустриальным стандартом в 3D программном обеспечении, которое использует аппаратные средства компьютера для ускорения, обеспечивая очень надежную производительность. Хотя 3D обычно требует сложного программирования и математики, Processing значительно упрощает процесс.

 

Установка Processing

Загрузить Processing можно с официального сайта. Выбрав раздел и свою операционную систему, мы получаем zip-архив, распаковав который имеем готовый файл для работы cо средой разработки.

 

---

Еще по этой теме

Вы можете пропустить чтение записи и оставить комментарий. Размещение ссылок запрещено.

Процессинг

☰

Процессинг — это этап формирования функционально активных молекул РНК из первоначальных транскриптов. Процессинг рассматривают как посттранскрипционные модификации РНК, характерные для эукариот. (У прокариот процессы транскрипции и трансляции иРНК идут почти одновременно. Этот тип РНК у них процессинга не претерпевает.)

В результате процессинга первичные транскрипты РНК превращаются в зрелые РНК. Поскольку существует несколько различных типов РНК, то для каждого из них характерны свои модификации.

Процессинг информационной (матричной) РНК

На участках ДНК, кодирующих структуру белка, образуется предшественник информационной (матричной) РНК (пре-иРНК). Пре-иРНК копирует всю нуклеотидную последовательность ДНК от промотора до терминатора транскриптона. То есть она включает концевые нетранслируемые области (5′ и 3′), интроны и экзоны.

Процессинг пре-иРНК включает в себя кэпирование, полиаденилирование, сплайсинг, а также некоторые другие процессы (метилирование, редактирование).

Кэпирование — это присоединение 7-метил-ГТФ (7-метилгуанозинтрифосфат) к 5′-концу РНК, а также метилирование рибозы двух первых нуклеотидов.

В результате образуется так называемая «шапка» (кэп). Функция кэпа связана с инициацией трансляции. Благодаря ему начальный участок иРНК прикрепляется к рибосоме. Также кэп защищает транскрипт от разрушительного действия рибонуклеаз и выполняют ряд функций в сплайсинге.

В результате полиаденилирования к 3′-концу РНК присоединяется полиадениловый участок (поли-А) длинной примерно 100-200 нуклеотидов (содержащих аденин). Данные реакции обеспечивает фермент поли-А-полимераза. Сигналом к полиаденилированию служит последовательность AAUAAACA на 3′-конце. В месте -CA происходит разрезание молекулы иРНК.

Поли-А защищает молекулу РНК от ферментативного распада.

Кэпирование и полиаденилирование происходят еще на этапе транскрипции. Кэп образуется сразу после высвобождения из РНК-полимеразы 5′-конца синтезируемой РНК, а поли-А образуется сразу после терминации транскрипции.

Сплайсинг представляет собой вырезание интронов и соединение экзонов. Экзоны могут соединяться по-разному. Таким образом из одного транскрипта могут образовываться разные иРНК. В сплайсинге информационной РНК участвуют малые ядерные РНК, которые имеют участки, комплементарные концам интронов и связываются с ними. Кроме мяРНК в сплайсинге участвуют различные белки. Все вместе (белки и мяРНК) формируют нуклеопротеидный комплекс — сплайсосому.

После процессинга иРНК становится короче своего предшественника иногда в десятки раз.

Процессинг других видов РНК

При процессинге молекул рибосомальных и транспортных РНК не происходит кэпирования и полиаденилирования. Модификации данных видов РНК происходят не только у эукариот, но и у прокариот.

Три вида рибосомальной РНК эукариот образуются в результате расщепления одного транскрипта (45S-РНК).

Процессинг ряда транспортных РНК может также включать расщепление одного транскрипта, другие тРНК получаются без расщепления. Особенностью процессинга тРНК является то, что молекула РНК проходит длинную цепь модификаций нуклеотидов: метилирование, дезаминирование и др.

Почему это важно | Tetra Pak Processing Equipment GmbH

Право компании

• Мировым лидером в производстве мороженого, технология заполнения
• Одобрен ведущих производителей мороженого по всему миру
• В частной собственности и управляется 200-летней семейного бизнеса
• Более 30 лет проектирования и строительства мороженого оборудование розлива
• Испытанные системы!
• Более 200 наполнителей в эксплуатации по всему миру
• Опытные, Dedicated, и высокоэффективную команду
• Несколько мест, чтобы лучше обслуживать наших клиентов
• Доступ к ресурсам по всему земному шару
• Гибкий, инновационный, и реагировать на потребности покупателей

Правильные продукты

Мороженое Наполнители всех размеров и возможностей, полуавтоматическая полностью автоматизированный

Малый Роторный Наполнители для чашек, конусов, отжать трубок, & отжиманий

SMART Fillers

– До 6 широких встроенные форматы
– Roll – в Roll – из
– Гибкая и надежная
– механические или сервоприводы подъемные
– Государство – из – арт – AB управления и цветным сенсорным экраном
– Дополнительный Кубок Подборочная или 3 Системы передачи компании Axis

CHOICE Fillers

– Формат: Inline до 20 и шириной до 50000 штук в час
– Чаши, Шишки, отжимают и толкать вверх трубы, большие контейнеры
– Модульная конструкция – секции являются съемными или прикрепляемые для того, чтобы быть гибкими с вашими потребностями маркетинга.
– Низкая рабочая высота – нет необходимости для платформ

Правильные продукты

BALL TOP ДИФФУЗОРОМ ЛИНИИ
ICE ТОРТ машина – Полностью автоматизированная линия производства торт
Экструзионные линии и ARCTIC ROLL Линии
ЗАКАЗНЫЕ Наполнители или специализированные проекты
Сэндвич с ЛИНИИ флоу-пак или Wrap бумаги

Новизна Упаковка

– Маленькие чашки, большие чашки – как пластиковые и бумажные, большие контейнеры, конусы – как стандартные и мини, сожмите трубки, толкать вверх трубы, овалы, и многие другие.

– Инновационная упаковка – IceTube

Инженерные услуги, полевой службы, Rebuild сервис, обслуживание программ

Правильные варианты закупок

Размещение программ, оборудования Продажа, лизинг – до – Собственные, месячной аренды, пользовательские программы

Flash и Processing это мощные средства для анимации | Новости VJ программ

Flash и Processing это мощные средства для анимации, взаимодействия, I / O контроля, видео, смешивания и фильтрации. Какой следующий шаг? Включите их в инструменты виджеев. Правда, Есть много прекрасных VJ программ, но многие из них являются вариациями на простой 2-канальный микшерный пульт.  Само-настраиваемые инструменты дают нам новые визуальные возможности. Обсудить на форуме

Flash и Processing это мощные средства для анимации, взаимодействия, I / O контроля, видео, смешивания и фильтрации.

Какой следующий шаг?

Включите их в инструменты виджеев. Правда, Есть много прекрасных VJ программ, но многие из них являются вариациями на простой 2-канальный микшерный пульт.  Само-настраиваемые инструменты дают нам новые визуальные возможности.

Flash

Виджеинг вместе с Flash не был таким интересным раньше Достаточно отказаться от простой Flash анимации в других приложениях (Resolume, Jitter и т.д.), и с помощью флэш собственных / внутренних средств в рамках возможностей и производительности программы

Есть много больших наборов паков для VJ с большим использованием  Flash анимации, но всегда и в других программах. Потом появился Flash 8, со всеми видами растровых операций и сочетаниями режимов, и стало намного интересней.

Среди различных инструментов на нескольких платформах, FLxER, как представляется, наиболее хорошо разработаны: FLxER

(Да благословит вас, Flash!) 7 каналов, 800 × 600, DV вход , живой текст, запись и воспроизведение, передача, и все эффекты и слои.

Конечно, часть из реальных призывов работать в Flash состоит в том, что можно довольно быстро построить свой собственный, VJ софт.

 Quasimondo, это Марио Klingemann, является одним из знаменитых кодеров как Flash так и в мире Processing.

Он выступил с лекцией о создании VJ приложения с приминением Flash  весной на FITC. Марио получил помощь от Processing, а также от поддержки MIDI (с помощью ProMIDI Processing библиотеки) и обработки звука (с использованием Сони).  Сочетание должно быть довольно мощным. Марио пишет с хайко-минимализмом о сущности VJing га, как показано ниже:

Хотя эти варианты основаны на Flash 8, Flash 9 предполагается улучшить производительность и гораздо лучше отображать модели, (Подробнее о том, что бует в ближайшее время.) Даниэль Хай работает над созданием полномасштабной ActionScript 3 на базе Flash видео микшера сказал Onyx.

Она уже способна некоторые сложные слои от изображения и другие приемы, и хотя она ещен е доделала, тем не менее, это уже выглядит многообещающе.  Новый релиз должен был быть вчера, но думаю, нам придется подождать.

Processing

Processing появился в качестве VJ инструмента не очень давно.

Это привлекательная концепция, учитывая различные визуальные эффекты которые можно создавать при обработке.Можно очень быстро и легко выходить далеко за рамки обычного 2-канального видео-микса и пересмотреть то, что называется виджеингом. Отсюда CDMo кампания, меняет термин «visualist».

Наиболее известным проектом на сегодняшний день является Роберт Hodgin LIVE проект, который создан массив PowerMates для ручного контроля.

Конечно, строительство собственного приложения не такая простая.

В идеале, вы хотите гибкий MIDI контроль и (главное) способность пропускать кучу футажей, и использовать их по своему желанию.

Результаты представляют интерес, хотя в основном это только начало, эскизы слоев:

Денис Рыков: Современный процессинг – это бесперебойная работа, гибкость и разнообразие сервисов

Lead Project Manager компании LeoGaming Денис Рыков о том, как устроен рынок платежного процессинга и почему финтех-компании на этом рынке выигрывают конкуренцию у банков.

 

– Для чего бизнесу нужен платежный процессинг, какие задачи он выполняет?

Мировая тенденция массовой миграции в онлайн из года в год укрепляла свои позиции. Однако пандемия коронавируса ускорила все эти процессы многократно, даже в Украине, которую многие считают догоняющим рынком в сфере диджитал. А это не так. Сегодняшние реалии диктуют строгие, конкурентные условия, ввиду которых, владельцам бизнеса необходимо обратить особое внимание на платежную инфраструктуру, чтобы упростить, обезопасить и расширить возможности оплаты для клиентов. Условно говоря, именно такие задачи и выполняет процессинг.

– Что вообще представляет из себя платежный процессинг?

Это высокотехнологичная автоматизированная система, которая осуществляет обмен и обработку информации об операциях, проведенных в платежной системе. Иными словами, это технология «доставки» денег от покупателя к продавцу. Цель – обеспечить бизнесу прием и отправку денежных средств за доли секунд. Компании, связанные с процессингом, зарабатывают на комиссии за транзакцию. Комиссия за процессинг состоит из нескольких элементов: комиссия банка, комиссия процессингового центра и interchange fee (комиссия за межбанковский взаимообмен). Как правило, зависит она от типа бизнеса и оборотов в месяц и рассчитывается индивидуально.

– Кто ключевые игроки на рынке процессинга? Банки?

Действительно, на первый взгляд логичнее всего заниматься вопросами процессинга непосредственно банкам. Но рынок устроен иначе. Крупные банки стремятся имплементировать собственные платформы процессинга, включают этот сервис в свое предложение для обслуживания бизнеса, но они не первопроходцы в этом. В отличие от финтех-компаний, платежных сервис-провайдеров. Финтех-компании изначально специализировались на разработке таких продуктов, в то время как банки были заняты более традиционными задачами, а сейчас либо покупают технологию, либо пытаются создать ее самостоятельно на примере действующих протоколов.

– Как построить надежную инфраструктуру платежного процессинга?

Один из основных критериев, предъявляемых к современному процессинговому центру (ПЦ) – непрерывность работы. Нет транзакций – нет прибыли. Поэтому необходимо добиться реализации следующих принципов:

• Непрерывности авторизационного процесса: клиенты, совершая операцию в приложении, на сайте, в терминале или банкомате, должны иметь безусловную возможность воспользоваться своими средствами;
• Точности и своевременности процесса расчетов: для клиента должна быть прозрачна процедура движения его денежных средств;
• Безопасности всех процессов: для клиента недопустима компрометация персональных или финансовых данных.

Иными словами, системы ПЦ должны быть высоконадежными, резервированными, иметь запас по производительности и соответствовать стандартам безопасности.

– Каким должен быть функционал такого процессинга, чтобы он покрывал потребности бизнеса, и не был избыточным?

Бесперебойная работа процессинга – это, безусловно, «must have». Но на первый план выходят также гибкость и разнообразие предоставляемых сервисов. Платежные карты уже перестали быть самостоятельным продуктом и простым инструментом для расчетов в магазине или снятия денег. Они тоже цифровые – ведь вы явно оплачиваете покупки смартфоном, и, возможно, не так уж часто достаете вашу банковскую карту.

Банковские продукты все сильнее переплетаются между собой. Мобильные приложения становятся неотъемлемой частью единого продуктового пространства для клиента. С их помощью можно управлять своими средствами, получать и гасить кредиты, участвовать во всевозможных программах лояльности, оплачивать большую часть существующих услуг. Если добавить к этому обилие платежных методов, то мы получим новые серьезные запросы к процессинговым системам. На первом месте оказываются требования к возможности гибкой интеграции с различными внешними системами и постоянное повышение уровня технической поддержки.

– Какой объем инвестиций в такой процессинг необходим? От чего зависит сумма вложения?

Инвестиции в такой проект могут составить порядка 500 тыс. долл. Сюда входит закупка оборудования, аренда технических площадок и каналов связи, расходы на содержание всей инфраструктуры проекта на время разработки, пока он не приносит вообще никакой прибыли, а также затраты на лицензирование, рекламу и другие методы продвижения на рынок.

Объем инвестиций зависит от уровня услуг и специфики бизнеса. Создание лицензированного платежного агрегатора с набором актуальных сервисов и методов оплаты требует более грандиозных вложений. Такие процессоры являются прямыми эквайерами, и имеют статус принципиального члена Visa/Mastercard. Это позволяет им проводить обработку электронных платежей по кредитным и дебетовым картам от имени банка-эмитента. Благодаря прямому эквайрингу услуги онлайн-переводов становятся безопасней и удобней для компаний, принимающих оплату разными картами различных банков по всему миру.

– Какие ключевые тренды развития интернет-эквайринга в Украине, и как на него влияет рост мобильных платежей?

Если смотреть со стороны процессора через призму рыночных отношений – грядет изменение тарифной сетки. Давайте порассуждаем, почему так. Эквайер платит эмитенту комиссию в зависимости от статуса карты, а также способа приема оплаты, и эти факторы влияют на конечный размер комиссии. Чем выше статус карты – тем дороже обходится эквайеру обработка платежа по ней. Тенденции на рынке таковы, что премиальных карт в обороте уже достаточно много, и это ведет к увеличению себестоимости платежей для эквайера и, соответственно, тарифов для торговцев.

Тем не менее, существуют и льготные ставки, которые определяются в зависимости от MCC (Merchant Category Code или код категории продавца). Под него подпадают такие виды бизнеса, как фастфуд, транспорт, ЖКХ, государственные услуги, супермаркеты. В период пандемии эти сегменты получили новый всплеск активности.

На себестоимость эквайринга напрямую влияет в том числе и стремительно развивающееся разнообразие методов оплаты. Клиент может платить как посредством технологий Chip&PIN, так и бесконтактно с помощью NFC. Оплата может происходить без присутствия клиента (Сard Not Present transaction или CNP), в т. ч. по электронной почте, телефону (mail order/telephone order –MO/TO), а также через различные приложения, включая мобильные.

К CNP можно отнести и популярные в последнее время рекуррентные платежи – автоматические транзакции, которые осуществляются на регулярной основе. Например, подписка на стриминг-сервисы, продление страховки, ежемесячная плата за абонемент в фитнес-клуб и т.д. Этот тип оплаты основан на алгоритме токенизации. Токен предоставляется платежной системой карты — Mastercard или Visa. Он представляет собой уникальный идентификатор, аналогичный номеру учетной записи устройства в ApplePay или номеру виртуального счета в GooglePay, которые можно найти в приложении на смартфоне.

Разумеется, кто угодно не может прийти к платежной системе и получить токен чьей-либо карты для оплаты покупок. Поэтому сейчас в тренде создание токенизаторов (Token Service Provider), которые предоставляют решения «под ключ».

– Каковы перспективные ниши развития интернет-эквайринга? Приведите примеры.

Благодаря повсеместному распространению высокоскоростного мобильного интернета, и легкому доступу к смартфонам, рынки по всему миру переживают взрывной рост мобильных платежей, или же готовятся к нему. COVID-19 ускорил этот процесс, поскольку розничные торговцы все чаще обращаются к бесконтактным платежам. Если раньше ApplePay и GooglePay считались альтернативными вариантами, то сейчас это предпочтительные методы оплаты для 30% потребителей. Также новый виток развития получил инструмент оплаты с помощью QR-кода: все больше крупных компаний внедряют этот метод в свои мобильные приложения и на сайты.

Рекурентные платежи и двухстадийные оплаты все чаще становятся обыденностью для среднестатистического пользователя, потребность в этих методах растет с каждым днем. К сожалению, с появлением новых платежных решений увеличилось количество подозрительных операций. Соответственно, рынку нужны современные безопасные платформы, обеспечивающие гибкий фрод-мониторинг.

– Насколько прижились ApplePay / GooglePay в украинском ритейле, и каковы прогнозы дальнейшего роста этих сервисов?

Согласно статистике Google, больше половины поисковых запросов украинцы совершают с помощью мобильных устройств. Мы входим в ТОП-10 стран по количеству оплат кошельками ApplePay и GooglePay. Этот показатель будет продолжать неумолимо увеличиваться с совокупным годовым приростом около 30%. Уровень конверсии по операциям, совершенным с помощью мобильных кошельков, уверенно держится выше отметки 92%, что свидетельствует о доверии со стороны пользователей и высокой надежности платежных решений

– Расскажите, как процессинговым центрам выстроить сотрудничество с большими разработчиками игр и в чем нюансы таких проектов?

В сфере электронной коммерции важным преимуществом в работе с большой компанией всегда является масштабируемость и возможности. С другой стороны, большая корпорация очень долго принимает решение и не готова реализовать какой-то проект «здесь и сейчас». Вы можете работать над запуском приема платежей большой игры год или два: пока все договора будут подписаны, гарантии соблюдены, API изучены и проинтегрированы.

Поэтому такие компании в первую очередь ожидают от платежного партнера стабильности. Многообразие методов монетизации, качественное техническое и финансовое сопровождение, инициативная и оперативная реакция на рыночные изменения, прозрачная и открытая схема взаимодействия – все это в совокупности позволяет выходить на уровень крупных, социально значимых проектов. Да, это долгий комплексный процесс. Но результат того стоит.

 

 

Обработка

Обзор

Вопрос дня: как компьютеры могут обрабатывать информацию разными способами?

Этот урок знакомит студентов с четырьмя распространенными типами обработки: если / то (условные выражения), поиск совпадения (поиск), подсчет и сравнение. Студенты сначала знакомятся с типами обработки с помощью нескольких примеров приложений. Затем они исследуют другие приложения, чтобы определить, какие виды обработки использует каждое из них.Затем они думают о своем собственном приложении и решают, какие типы обработки будут необходимы для его работы. Наконец, они проводят мозговой штурм по другим типам обработки, которые могут быть полезны, но не были включены в основной урок.

Назначение

Этот урок знакомит с концепцией обработки в рамках решения вычислительных задач. Определение обработки, представленное в этом уроке, преднамеренно доступно. Студенты должны понимать, что обработка — это все, что делает компьютер для преобразования входных данных в выходные данные, и что компьютеры могут выполнять эту работу разными способами.Цель этого урока не в том, чтобы учащиеся могли написать конкретные алгоритмы для примеров приложений.

Повестка дня

Модификации урока

Разминка (10 мин)

Активность (30 минут)

Подведение итогов (10 мин)

Посмотреть на Code Studio

Цели

Студенты смогут:

• Определите обработку как работу, выполняемую (возможно, компьютером) для преобразования ввода в вывод
• Укажите несколько распространенных типов обработки, используемых в вычислениях.
• Определите, какие типы обработки подходят для конкретной вычислительной задачи.

Препарат

Ссылки

Внимание! Сделайте копии всех документов, которыми вы планируете поделиться со студентами.

Учителям

Студентам

Словарь

• Обработка — Думающая работа, которую компьютер выполняет, чтобы превратить ввод в вывод.

Изменения уроков

Внимание, учителя! Если вы преподаете виртуально или в социально удаленном классе, прочтите полный план урока ниже, а затем щелкните здесь, чтобы получить доступ к изменениям.

Разминка (10 мин)

Уголок содержания

Студенты могут идентифицировать дату рождения пользователя как один ввод и, возможно, текущую дату как другой ввод.Сообщение о том, день рождения или нет, является выходом. Решение о том, какое сообщение выводить, зависит от того, совпадает ли текущая дата с датой, введенной пользователем.

Цель обсуждения

Учащимся может быть сложно сформулировать, как именно приложение принимает решение. Поощряйте обсуждение и выделяйте аспекты «совпадения» и «если / тогда» в процессе принятия решения. (например, «Приложение сравнивает дату рождения с сегодняшней датой.» / Если дата рождения совпадает с сегодняшней датой, , тогда отобразит «С Днем Рождения!»)

Анализ приложения (приложение «День рождения»)

Подсказка журнала : перейдите в Code Studio, чтобы попробовать приложение для дня рождения.У него есть три возможных выхода. Попробуйте найти каждого.

1. Что вводится в приложение?
2. Что на выходе?
3. Как вы думаете, как приложение решает, какие выходные данные возвращать пользователю?

Обращаюсь: Первая часть этого отражения служит обзором ввода и вывода. Пока учащиеся размышляют над подсказкой, проверьте их ответы, чтобы убедиться, что они понимают, как ввод и вывод используются в приложении.

Попросите учащихся рассказать, как, по их мнению, приложение приняло решение.

Примечания

Из последних нескольких уроков мы узнали, что компьютеры — это машины, которые помогают нам в мыслительной работе, превращая входные данные в выходные. Например, продуманная работа этого приложения заключалась в том, чтобы сравнить дату рождения с сегодняшней датой и использовать эту информацию, чтобы решить, что отображать на экране. Эти типы мышления, выполняемые компьютерами, называются «обработкой». Сегодня мы рассмотрим несколько различных типов обработки.

Ключевые слова:

• Обработка — мыслительная работа, которую компьютер выполняет, чтобы превратить ввод в вывод

Вопрос дня: как компьютеры могут обрабатывать информацию разными способами?

Активность (30 минут)

Виды обработки

Примечания

Мы уже видели два разных типа обработки в приложении Birthday: сравнение и if / then.Мы собираемся взглянуть на пару других приложений и посмотреть, какие виды обработки они могут использовать.

Дисплей: Продемонстрируйте приложение «Национальный парк» в передней части комнаты или позвольте учащимся изучить приложение самостоятельно.

Цель обсуждения

Позвольте учащимся поделиться своими ответами и подтвердите, что сравнение может означать решение, совпадают ли какие-либо две вещи, а не только числа.

Подсказка: Как это приложение использует if / then и сравнение для преобразования ввода в вывод?

Дисплей: Покажите «Сколько стран… «в передней части комнаты, или позвольте учащимся самостоятельно изучить приложение.

Цель обсуждения

Разрешите учащимся поделиться своими ответами, но убедитесь, что «подсчет» и «найти совпадение» выделены в обсуждении.

Подсказка: Это приложение использует несколько различных типов обработки для принятия решений. Какие виды обработки он может использовать?

Примечания

Компьютеры могут использовать множество различных типов обработки.Сегодня мы сосредоточимся на четырех основных типах: если / то, сравнение, поиск совпадения и подсчет.

Дисплей: Отобразите четыре типа обработки и их определения в передней части комнаты и просмотрите информацию вместе со студентами.

Группа: Разделите учащихся на группы по 2-3 человека. Для этого каждой группе потребуется доступ к одному компьютеру.

Раздайте: Раздайте каждой группе по одному экземпляру руководства.

Приложения и обработка

Возможность оценки

Поскольку почти все приложения используют более одной формы обработки, учащиеся могут выявить неожиданные аспекты приложений.Самая важная часть — это их объяснение. Они должны рассуждать о том, как входные данные используются для генерации выходных данных приложения.

Всем классом заполните первые три строки руководства по занятиям, в которых упоминаются три приложения, которые учащиеся уже видели.

Раздать: Позвольте учащимся заполнить оставшуюся часть таблицы в своих группах. По мере заполнения диаграмм попросите их подробно рассказать, как работает приложение и что делает этот конкретный тип обработки полезным.

Мой знаменитый день рождения

Это приложение просит пользователей ввести свой день рождения, а затем сообщает им день недели, когда они родились, и известного автора, родившегося в этот же день. Тип обработки включен в примечания к уровню «только учитель».

Штемпельная тетрадь

Это приложение позволяет пользователям щелкать значок и «штамповать» этот значок на экране дисплея. При нажатии значка более одного раза изменяется цвет штампа.

Больше обработки

В следующей таблице учащимся предлагается найти два типа обработки для каждого приложения.Пояснения к обработке включены в заметки учителя в Code Studio. В этом разделе студентам предлагается оценить более сложные приложения, что может быть затруднительно для младших школьников. Не стесняйтесь пропустить этот более сложный раздел и сразу перейти к разделу «Студенческое приложение».

Самый быстрый палец

Это приложение показывает, какая клавиша нажимается быстрее всего, клавиша «s» или клавиша «k».

Угадай число

Это приложение предлагает пользователям угадать число от одного до ста и показывает, является ли предположение слишком высоким, слишком низким или правильным.

Где мне жить?

Это приложение дает пользователю советы о том, где жить, на основе ответов на несколько вопросов.

Студенческие приложения

Учащиеся придумывают собственные идеи приложений, используя свое предыдущее приложение из урока «Входы и выходы», или придумывают новое. Затем они думают о типах обработки, которые потребуются для этих приложений.

Поделиться: Позвольте учащимся представить свои идеи приложений и необходимую им обработку.

Заключение (10 мин)

Возможность оценки

Ответы учащихся будут разными, но убедитесь, что они разумно используют обработку для преобразования ввода в вывод.

Какие входы и выходы я использую?

Подсказка: Сегодня мы видели четыре различных типа обработки, но их гораздо больше.

1. Какой еще тип обработки, по вашему мнению, был бы полезен?
2. Какое приложение может его использовать?

Распространите: Предложите учащимся провести мозговой штурм индивидуально и записать свои идеи в руководствах или журналах.

Обсудить: В классе обсудите примеры, которые учащиеся придумали.

Что такое обработка данных? Определение и этапы

Без обработки данных компании ограничивают свой доступ именно к данным, которые могут улучшить их конкурентное преимущество и предоставить критически важные бизнес-идеи. Вот почему для всех компаний крайне важно понимать необходимость обработки всех своих данных и то, как это делать.

Что такое обработка данных?

Обработка данных происходит, когда данные собираются и преобразуются в полезную информацию.Обычно обработка данных выполняется специалистом по данным или группой специалистов по обработке данных, поэтому важно, чтобы обработка данных выполнялась правильно, чтобы не повлиять отрицательно на конечный продукт или вывод данных.

Обработка данных начинается с данных в необработанном виде и преобразует их в более читаемый формат (графики, документы и т. Д.), Придавая им форму и контекст, необходимые для интерпретации компьютерами и использования сотрудниками во всей организации.

Загрузите The Definitive Guide to Data Integration прямо сейчас.
Прочитай сейчас

Шесть этапов обработки данных

1. Сбор данных

Сбор данных — это первый шаг в обработке данных. Данные берутся из доступных источников, включая озера данных и хранилища данных. Важно, чтобы доступные источники данных были надежными и хорошо построенными, чтобы собранные данные (а затем использованные в качестве информации) имели максимально возможное качество.

2. Подготовка данных

После того, как данные собраны, они перейдут на этап подготовки данных.Подготовка данных, часто называемая «предварительной обработкой», — это этап, на котором необработанные данные очищаются и организуются для следующего этапа обработки данных. Во время подготовки необработанные данные тщательно проверяются на наличие ошибок. Цель этого шага — удалить неверные данные (избыточные, неполные или неверные данные) и начать создавать высококачественные данные для лучшей бизнес-аналитики.

3. Ввод данных

Затем чистые данные вводятся в место назначения (например, CRM, например Salesforce или хранилище данных, например Redshift), и переводятся на язык, который они понимают.Ввод данных — это первый этап, на котором необработанные данные начинают принимать форму полезной информации.

4. Обработка

На этом этапе данные, введенные в компьютер на предыдущем этапе, фактически обрабатываются для интерпретации. Обработка выполняется с использованием алгоритмов машинного обучения, хотя сам процесс может незначительно отличаться в зависимости от источника обрабатываемых данных (озера данных, социальные сети, подключенные устройства и т. Д.) И его предполагаемого использования (изучение шаблонов рекламы, медицинская диагностика с подключенных устройств, определение потребностей клиентов и т. д.).

5. Вывод / интерпретация данных

Этап вывода / интерпретации — это этап, на котором данные, наконец, становятся доступными для специалистов, не занимающихся данными. Он переведен, удобочитаем и часто представлен в виде графиков, видео, изображений, обычного текста и т. Д.). Теперь сотрудники компании или учреждения могут начать самообслуживание данных для своих собственных проектов по анализу данных.

6. Хранение данных

Заключительный этап обработки данных — хранение. После обработки всех данных они сохраняются для будущего использования.Хотя некоторая информация может быть использована немедленно, большая часть ее будет служить цели позже. Кроме того, правильно сохраненные данные необходимы для соблюдения законодательства о защите данных, такого как GDPR. Когда данные хранятся должным образом, члены организации могут быстро и легко получить к ним доступ при необходимости.

Будущее обработки данных

Будущее обработки данных находится в облаке. Облачные технологии основаны на удобстве современных методов электронной обработки данных и повышают ее скорость и эффективность.Более быстрые и качественные данные означают, что каждая организация может использовать больше данных и извлекать более ценные аналитические данные.

Загрузите Почему ваше следующее хранилище данных должно быть в облаке прямо сейчас.
Прочитай сейчас

По мере миграции больших данных в облако компании получают огромные преимущества. Облачные технологии больших данных позволяют компаниям объединить все свои платформы в одну легко адаптируемую систему.По мере изменения и обновления программного обеспечения (как это часто бывает в мире больших данных) облачные технологии легко интегрируют новое со старым.

Преимущества облачной обработки данных никоим образом не ограничиваются крупными корпорациями. Фактически, небольшие компании могут получить большие выгоды сами. Облачные платформы могут быть недорогими и предлагать гибкость для роста и расширения возможностей по мере роста компании. Это дает компаниям возможность масштабироваться без высокой цены.

От обработки данных к аналитике

Большие данные меняют то, как все мы ведем бизнес.Сегодня сохранение гибкости и конкурентоспособности зависит от наличия четкой и эффективной стратегии обработки данных. Хотя шесть этапов обработки данных не изменятся, облако привело к огромному прогрессу в технологиях, которые на сегодняшний день предоставляют самые передовые, экономичные и быстрые методы обработки данных.

Станьте мастером обработки данных.

Загрузите бесплатную пробную версию Talend Cloud Integration Platform прямо сейчас.

Скачать бесплатную пробную версию Talend Cloud

5 типов обработки данных

Прежде чем вы сможете использовать какие-либо структурированные и неструктурированные данные, которые вы собираете, эти данные должны быть обработаны.

Самым простым примером обработки данных является визуализация данных. Например, большинство CRM могут выдавать отчеты об анализе данных в виде графиков. Однако, чтобы добраться до этой точки, данные подвергаются ряду операций преобразования.

Существует несколько различных типов обработки данных, которые, среди прочего, различаются по доступности, атомарности и параллелизму.

Содержание

1. Почему имеет значение метод обработки данных?

2.Обработка транзакций

5. Распределенная обработка

3. Обработка в реальном времени

4. Пакетная обработка

6. Многопроцессорность

7. Подготовка данных к обработке

Почему имеет значение метод обработки данных?

Используемый вами метод обработки данных определяет время ответа на запрос и надежность вывода. Таким образом, нужно тщательно выбирать метод.Например, в ситуации, когда доступность имеет решающее значение, такой как портал фондовой биржи, обработка транзакций должна быть предпочтительным методом.

Важно отметить разницу между обработкой данных и системой обработки данных. Обработка данных — это правила, по которым данные преобразуются в полезную информацию. Система обработки данных — это приложение, оптимизированное для определенного типа обработки данных. Например, система с разделением времени предназначена для оптимального выполнения обработки с разделением времени.Его также можно использовать для пакетной обработки. Однако он не очень хорошо масштабируется для работы.

В этом смысле, когда мы говорим о выборе правильного типа обработки данных для ваших нужд, мы имеем в виду выбор правильной системы. Ниже приведены наиболее распространенные типы обработки данных и их применения.

1. Обработка транзакций

Обработка транзакций развертывается в критически важных ситуациях. Это ситуации, которые в случае нарушения могут отрицательно повлиять на бизнес-операции.Например, обработка биржевых операций, как упоминалось ранее. При обработке транзакций доступность является наиболее важным фактором. На доступность могут влиять такие факторы, как:

• Оборудование: Система обработки транзакций должна иметь избыточное оборудование. Аппаратное резервирование допускает частичные отказы, поскольку резервные компоненты могут быть автоматизированы, чтобы взять на себя управление и поддерживать работу системы.
• Программное обеспечение: Программное обеспечение системы обработки транзакций должно быть спроектировано так, чтобы быстро восстанавливаться после сбоя.Обычно для этого в системах обработки транзакций используется абстракция транзакций. Проще говоря, в случае сбоя незавершенные транзакции прерываются. Это позволяет системе быстро перезагружаться.

2. Распределенная обработка

Очень часто наборы данных слишком велики, чтобы поместиться на одной машине. Распределенная обработка данных разбивает эти большие наборы данных и сохраняет их на нескольких машинах или серверах. Он основан на распределенной файловой системе Hadoop (HDFS).Система распределенной обработки данных отличается высокой отказоустойчивостью. Если один сервер в сети выходит из строя, задачи обработки данных могут быть перенесены на другие доступные серверы.

Распределенная обработка также может быть очень экономичной. Компаниям больше не нужно строить дорогие мэйнфреймы и вкладывать средства в их содержание и обслуживание.

Потоковая обработка и пакетная обработка являются распространенными примерами распределенной обработки, которые обсуждаются ниже.

Вам нравится эта статья?

Получайте отличный контент еженедельно с новостной рассылкой Xplenty!

3.Обработка в реальном времени

Обработка в реальном времени аналогична обработке транзакций в том, что она используется в ситуациях, когда ожидается вывод в реальном времени. Однако они отличаются тем, как они справляются с потерей данных. Обработка в реальном времени максимально быстро вычисляет входящие данные. Если он обнаруживает ошибку во входящих данных, он игнорирует ошибку и переходит к следующему блоку входящих данных. Приложения GPS-слежения являются наиболее распространенным примером обработки данных в реальном времени.

Сравните это с обработкой транзакций.В случае ошибки, например сбоя системы, обработка транзакции прерывает текущую обработку и выполняет повторную инициализацию. Обработка в реальном времени предпочтительнее обработки транзакций в случаях, когда достаточно приблизительных ответов.

В мире аналитики данных потоковая обработка — это обычное применение обработки данных в реальном времени. Впервые популяризированная Apache Storm, потоковая обработка анализирует данные по мере их поступления. Считайте данные с датчиков Интернета вещей или отслеживание активности потребителей в режиме реального времени. Google BigQuery и Snowflake — примеры платформ облачных данных, которые используют обработку в реальном времени.

4. Пакетная обработка

Как следует из названия, пакетная обработка — это когда блоки данных, хранящиеся в течение определенного периода времени, анализируются вместе или в пакетах. Пакетная обработка требуется, когда для детального анализа необходимо проанализировать большой объем данных. Например, данные о продажах компании за определенный период времени обычно проходят пакетную обработку. Поскольку задействован большой объем данных, системе потребуется время, чтобы его обработать. Пакетная обработка данных позволяет сэкономить вычислительные ресурсы.

Пакетная обработка предпочтительнее обработки в реальном времени, когда точность важнее скорости. Кроме того, эффективность пакетной обработки также измеряется с точки зрения пропускной способности. Пропускная способность — это количество данных, обрабатываемых за единицу времени.

5. Многопроцессорность

Многопроцессорность — это метод обработки данных, при котором два или более чем два процессора работают с одним и тем же набором данных. Это может звучать в точности как распределенная обработка, но есть разница.При многопроцессорности разные процессоры находятся в одной системе. Таким образом, они находятся в одном географическом месте. Если произойдет сбой компонента, это может снизить скорость системы.

Распределенная обработка, с другой стороны, использует серверы, которые независимы друг от друга и могут находиться в разных географических точках. Поскольку сегодня почти все системы имеют возможность обрабатывать данные параллельно, почти каждая система обработки данных использует многопроцессорность.

Однако в контексте этой статьи многопроцессорность можно рассматривать как наличие локальной системы обработки данных. Как правило, компании, которые обрабатывают очень конфиденциальную информацию, могут выбрать локальную обработку данных, а не распределенную обработку. Например, фармацевтические компании или предприятия, работающие в нефтегазодобывающей отрасли.

Самым очевидным недостатком такой обработки данных является стоимость. Строительство и обслуживание собственных серверов обходятся очень дорого.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Подготовка данных к обработке

Прежде чем данные можно будет обработать и проанализировать, их необходимо подготовить, чтобы они могли быть прочитаны алгоритмами. Необработанные данные должны пройти ETL — извлечь, преобразовать, загрузить — чтобы попасть в ваше хранилище данных для обработки. Xplenty упрощает задачу подготовки ваших данных для анализа.С нашей облачной платформой вы можете создавать конвейеры данных ETL за считанные минуты. Простой графический интерфейс избавляет от необходимости писать сложный код. Прямо из коробки имеется поддержка интеграции для более чем 100 популярных хранилищ данных и приложений SaaS. И вы можете использовать API для быстрой настройки и гибкости.

С Xplenty вы можете тратить меньше времени на обработку ваших данных, поэтому у вас будет больше времени на их анализ. Чтобы узнать больше, запланируйте демонстрацию и испытайте нашу платформу с низким кодом на себе.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ

Введение

Обработка данных относится к преобразованию необработанных данных в осмысленный вывод.

Данные можно вводить вручную, с помощью ручки и бумаги, механически, , с помощью простых устройств, например, пишущей машинки, или в электронном виде, , с использованием современных инструментов обработки данных. точка его происхождения на компьютер

Ввод данных — собранные данные преобразуются в машиночитаемую форму устройством ввода и отправляются в машину.

Обработка — это преобразование входных данных в более значимую форму (информацию) в CPU

Выход — это производство необходимой информации, которая может быть введена в будущем.

Разница между сбором данных и сбором данных.

Сбор данных — это процесс получения данных в компьютерно-ориентированной форме для точки происхождения (сам исходный документ готовится в машинно-ориентированной форме для ввода)

Сбор данных включает в себя передачу исходных данных в «центр обработки», их расшифровку, преобразование с одного носителя на другой и, наконец, передачу в компьютер.

Актуальность термина «мусор в мусоре на выходе» (GIGO) применительно к ошибкам при обработке данных.

Точность данных, вводимых в компьютер, напрямую определяет точность выданной информации.

Приведите и объясните две ошибки транскрипции и две вычислительные ошибки, допущенные во время обработки данных.

Ошибки неправильного чтения : — они возникают, когда пользователь неправильно читает исходный документ, таким образом вводя неправильные значения, например.г. пользователь может спутать 5 в числе 586 с S и вместо этого ввести S86.

Ошибки транспонирования : — они возникают из-за неправильного расположения символов (т. Е. Размещения символов в неправильном порядке, особенно при вводе данных на дискету), например пользователь может ввести 396 вместо 369 вычислительных ошибок

Ошибки переполнения : -Переполнение происходит, если результат вычисления слишком велик для размещения в выделенном пространстве памяти, например, если выделенное пространство памяти может хранить 8-битный символ, тогда произойдет переполнение, если результат вычисления дает 9-битное число.

• Отполнение
• Усечение: 0,784969 784
• Ошибка округления: 30,6666 7
• Алгоритм или, логические ошибки

Целостность данных.

Целостность данных означает надежность, своевременность, доступность, актуальность, точность и полноту данных / информации

Угрозы целостности данных

Целостность данных может быть нарушена через:

• Человеческая ошибка, злонамеренная или непреднамеренная.
• Ошибки передачи, включая непреднамеренные изменения или компрометацию данных во время передачи с одного устройства на другое.
• Ошибки, вирусы / вредоносное ПО, взлом и другие киберугрозы.
• Взломанное оборудование, например сбой устройства или диска.

Способы минимизации угроз целостности данных.

• Резервное копирование данных на внешний носитель
• Применение мер безопасности для контроля доступа к данным
• Использование программного обеспечения для обнаружения и исправления ошибок при передаче данных
• Разработка пользовательских интерфейсов, сводящих к минимуму вероятность ввода неверных данных.

СПОСОБЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Методы обработки данных

1. Ручная обработка данных

В ручная обработка данных данные обрабатываются вручную без использования какого-либо станка или инструмента для получения требуемых результатов. При ручной обработке данных все вычисления и логические операции выполняются с данными вручную. Точно так же данные переносятся вручную из одного места в другое.Этот метод обработки данных очень медленный, и на выходе могут возникать ошибки. Чаще всего обрабатывается вручную во многих малых предприятиях, а также в государственных учреждениях и учреждениях. В образовательном учреждении, например, ведомости оценок, квитанции об оплате и другие финансовые расчеты (или транзакции) выполняются вручную. Этого метода следует избегать, насколько это возможно, из-за очень высокой вероятности ошибки, трудоемкости и значительных затрат времени. Этот тип обработки данных является очень примитивным этапом, когда технологии не были доступны или были недоступны.С развитием технологий зависимость от ручных методов резко снизилась.

2. Механическая обработка данных

В методе обработки механических данных данные обрабатываются с помощью различных устройств, таких как пишущие машинки, механические принтеры или другие механические устройства. Этот метод обработки данных быстрее и точнее, чем обработка данных вручную. Это быстрее, чем в ручном режиме, но все же составляет раннюю стадию обработки данных.С изобретением и развитием более сложных машин с большей вычислительной мощностью этот тип обработки также начал исчезать. Экзаменационные доски и печатный станок часто используют механические устройства обработки данных.

3. Электронная обработка данных

Электронная обработка данных или EDP — это современный метод обработки данных. Данные обрабатываются через компьютер; Данные и набор инструкций передаются компьютеру в качестве входных данных, и компьютер автоматически обрабатывает данные в соответствии с заданным набором инструкций.Компьютер также известен как машина для электронной обработки данных.

Этот метод обработки данных очень быстрый и точный. Например, в компьютеризированной образовательной среде результаты учащихся подготавливаются с помощью компьютера; в банках счета клиентов ведутся (или обрабатываются) с помощью компьютеров и т. д.

а . Пакетная обработка

Пакетная обработка — это метод, при котором информация, которую необходимо организовать, сортируется по группам для обеспечения эффективной и последовательной обработки.Онлайн-обработка — это метод, использующий подключение к Интернету и оборудование, непосредственно подключенное к компьютеру. Он используется в основном для записи информации и исследований. Обработка в реальном времени — это метод, позволяющий практически немедленно реагировать на различные сигналы для сбора и обработки информации. Распределенная обработка обычно используется удаленными рабочими станциями, подключенными к одной большой центральной рабочей станции или серверу. Банкоматы — хорошие примеры этого метода обработки данных.

г. Онлайн-обработка

Это метод, который использует подключение к Интернету и оборудование, непосредственно подключенное к компьютеру. Это позволяет хранить данные в одном месте и использовать их в разных местах. Облачные вычисления можно рассматривать как пример, в котором используется этот тип обработки. Он используется в основном для записи информации и исследований.

г. Обработка в реальном времени

Этот метод позволяет практически немедленно реагировать на различные сигналы для сбора и обработки информации.Это связано с высокими затратами на обслуживание и начальными затратами, связанными с передовыми технологиями и вычислительной мощностью. В этом случае экономия времени максимальна, так как результат отображается в реальном времени. Например, в банковских транзакциях

Пример обработки в реальном времени

• Системы бронирования авиакомпаний
• Театр (кинотеатр) бронирование
• Бронирование гостиниц
• Банковские системы
• Системы дознания полиции
• Химические заводы
• Больницы для наблюдения за прогрессом пациента
• Системы управления ракетами

Преимущества

• Предоставляет актуальную информацию
• Информация доступна для мгновенного принятия решений
• Предоставляет более качественные услуги пользователям / клиентам.
• Быстро и надежно
• Уменьшает тираж бумажных копий.

Недостатки

• Требуются сложные ОС и очень дороги
• Разрабатывать непросто
• Системы реального времени обычно используют 2 или более процессора для распределения рабочих нагрузок, что дорого.
• Требуется крупное коммуникационное оборудование.

г. Распределенная обработка

Этот метод обычно используется удаленными рабочими станциями, подключенными к одной большой центральной рабочей станции или серверу.Банкоматы — хорошие примеры этого метода обработки данных. Все конечные машины работают на фиксированном программном обеспечении, расположенном в определенном месте, и используют точно такую ​​же информацию и наборы инструкций.

Различия между заданиями, связанными с ЦП, и заданиями, связанными с вводом-выводом.

Задание, связанное с ЦП с требуется больше времени ЦП для обработки этих заданий. Большая часть работы, которую выполняют устройства ввода-вывода, приходится на ввод; и выход; следовательно, они требуют очень мало процессорного времени.

Большинство компаний сейчас отказываются от использования географически распределенных персональных компьютеров. Этот метод обработки данных известен как Распределенная обработка данных (DDP)

Три вычислительных ресурса, которые могут быть распределены.

-CPU (процессоры) время

-Файлы

-Программное обеспечение

-Данные / информация / сообщения

-Производительность компьютера

-Память (компьютерная память)

— Устройства ввода / вывода, e.г. принтеры

— устройства связи / порт связи

Примеры отраслей и бизнес-организаций, которые широко используют распределенные системы обработки.

• Банки
• Компьютеризированные магазины розничной торговли, например супермаркеты
• Учебные заведения с множеством отделений
• Бюро или коммуникационные интернет-кафе
• Системы бронирования авиакомпаний

Преимущества и три риска, которые могут быть связаны с системой распределенной обработки данных.

T Он значительно снижает нагрузку на главный компьютер

• Использование недорогих миникомпьютеров сводит к минимуму затраты на обработку данных
• Снижены задержки обработки данных
• Предоставляет клиентам более качественные услуги
• Риск выхода из строя меньше
• Проектирование и реализация системы менее сложны благодаря децентрализации
• Требуемый уровень знаний меньше.

Риски

• Дублирование данных очень распространено
• Проблемы при программировании микрокомпьютеров и миникомпьютеров
• Угрозы безопасности, то есть данные и информация, отправляемые по сети из одного места в
• другой может прослушиваться или прослушиваться неавторизованными сторонами
• Для участвующих пользователей требуется дополнительное обучение
• Дорого из-за дополнительных затрат на коммуникационное оборудование.

Концепция мультипрограммирования

Многопрограммная система позволяет пользователю одновременно запускать 2 или более программ, каждая из которых находится в основной памяти компьютера.

Преимущества мультипрограммирования

• Увеличивает производительность компьютера
• Уменьшает время простоя ЦП
• Снижает частоту операций на периферии

Преимущества хранения данных в компьютерных файлах над файловой системой вручную

• Хранимая информация занимает меньше места
• Легче обновлять и модифицировать
• Обеспечивает более быстрый доступ и поиск данных
• Уменьшает дублирование данных или хранимых записей
• Дешевле
• Повышает целостность данных (т.е. точность и полнота)

Разница между логическими и физическими компьютерными файлами.

Логический файл просматривается с точки зрения того, какие элементы данных он содержит и какие операции обработки могут выполняться с данными

Физический файл рассматривается с точки зрения того, как элементы данных, найденные в файле, расположены на носителе и как они могут быть обработаны.

Расположите следующие компоненты иерархии данных информационной системы в порядке возрастания сложности:

Поле, база данных, байт, запись, бит и файл

База данных файла записи поля битовых байтов

ВИДЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ ФАЙЛОВ

i) Файл отчета — Он содержит набор относительно постоянных записей, извлеченных из данных в главном файле.

Они используются для подготовки отчетов, которые можно распечатать позже, например отчет об успеваемости ученика в семестре, выписка учеников, которые не уплатили плату за учебу, отчет о прогулах
ii) Резервный файл — используется для резервного копирования данных или для хранения дубликатов данных / информации из фиксированного хранилища компьютера или основной файл в целях безопасности, например копия всех поступивших в школу учеников, отчет о заочных

iii) Справочный файл — используется в справочных целях.Он содержит записи, которые являются довольно постоянными или полупостоянными, например Удержания в размере страхового взноса, ставки заработной платы, налоговые отчисления, адреса сотрудников, прейскуранты и т. Д.

iv) Файл сортировки — используется для сортировки / ранжирования данных в соответствии с заданным порядком, например рейтинговое положение в классе студентов.
v) Файл транзакции — Используется для хранения входных данных во время обработки транзакции. Позже он используется для обновления основных файлов и аудита ежедневных, еженедельных или ежемесячных транзакций.

МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ФАЙЛОВ

Что такое файловая организация?

1. Это способ организации (размещения) записей в конкретном файле или любом дополнительном запоминающем устройстве в компьютере
2. Относится к способу хранения данных в файле
3. Организация файлов важна, потому что она определяет метод доступа, эффективность, гибкость и устройства хранения, которые будут использоваться.

Методы организации файлов

i) Последовательные и последовательные

В последовательной файловой организации записи хранятся в отсортированном порядке с использованием

ключевое поле, а в серийный ; записи хранятся в том порядке, в котором они входят в файл, и никоим образом не сортируются.

ii) Случайное и индексно-последовательное

В случайной файловой организации записи хранятся в файле случайным образом и к ним осуществляется прямой доступ, в то время как в indexed –sequential записи хранятся последовательно, но доступ к ним осуществляется напрямую с использованием индекса.

iii) s Организация erial файлов

Записи в файле хранятся и доступны одна за другой на носителе данных

iv) Метод организации индексированного последовательного файла

Подобно последовательному методу, только индекс используется для того, чтобы компьютер мог найти отдельные записи на носителе.

РЕЖИМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Это способы, которыми компьютер под влиянием операционной системы предназначен для обработки данных, например,
a) Пакетная обработка — это выполнение серии заданий в программе на компьютере без ручного вмешательства (неинтерактивный).Строго говоря, это режим обработки: выполнение серии программ, каждая из которых работает с набором или «партией» входных данных, а не с одним входом (который вместо этого будет пользовательским заданием ). Однако это различие в значительной степени утрачено, и последовательность шагов в пакетном процессе часто называют «заданием» или «пакетным заданием».

Пакетная обработка дает следующие преимущества: =

• Он может сдвинуть время обработки задания на то, когда вычислительные ресурсы менее заняты.
• Это позволяет избежать простоя вычислительных ресурсов за счет поминутного ручного вмешательства и контроля.
• Поддерживая высокий общий коэффициент использования, он амортизирует компьютер, особенно дорогой.
• Позволяет системе использовать разные приоритеты для интерактивной и неинтерактивной работы.
• Вместо того, чтобы запускать одну программу несколько раз для обработки одной транзакции каждый раз, пакетные процессы будут запускать программу только один раз для многих транзакций, уменьшая накладные расходы системы.

Недостатки
— Пользователи не могут завершить процесс во время выполнения и должны ждать завершения выполнения.

б)

Определение пакетной обработки

Что такое пакетная обработка?

Пакетная обработка — это обработка транзакций в группе или пакете. Во время пакетной обработки взаимодействие с пользователем не требуется. Это отличает пакетную обработку от обработки транзакций, которая включает обработку транзакций по одной за раз и требует взаимодействия с пользователем.

Хотя пакетная обработка может выполняться в любое время, она особенно подходит для обработки в конце цикла, например для обработки отчетов банка в конце дня или создания ежемесячных или двухнедельных расчетов заработной платы.

Ключевые выводы

• Пакетная обработка — это метод автоматизации и обработки нескольких транзакций как одной группы.
• Пакетная обработка помогает в решении таких задач, как расчет заработной платы, сверка на конец месяца или расчет сделок в одночасье.
• Системы пакетной обработки могут сэкономить деньги и рабочую силу с течением времени, но их разработка и внедрение могут быть дорогостоящими.

Общие сведения о пакетной обработке

Для крупных предприятий пакетная обработка данных стала нормальным способом компиляции, организации данных и создания отчетов примерно в середине 20 века с появлением мэйнфреймов. Ранний механизм обработки пакета включал загрузку в компьютер стопки перфокарт, содержащих команды или указания, которым компьютер должен следовать.

Герману Холлериту (1860-1929) приписывают разработку перфокарты около 1890 года, когда он работал статистиком в Бюро переписи населения США. Именно эта перфокарта стала семенем для массовой обработки партий продукции примерно 50 лет спустя.

Задания пакетной обработки запускаются по расписанию (например, ночью) или по мере необходимости. Например, счета за коммунальные услуги и другие услуги, полученные потребителями, обычно генерируются пакетной обработкой каждый месяц.Пакетная обработка выгодна, потому что это рентабельное средство одновременной обработки больших объемов данных. Одно предостережение заключается в том, что входные данные для обработки должны быть правильными, иначе результаты всего пакета будут ошибочными, что потребует времени и денег.

История пакетной обработки

Определяющей характеристикой пакетной обработки является отсутствие вмешательства человека с небольшим количеством ручных процессов для ее запуска. Это отчасти то, что делает его таким эффективным в наше время, но так было не всегда.

Пакетная обработка началась с перфокарт, которые были сведены в инструкции для компьютеров. Целые колоды или партии карт обрабатывались бы одновременно. Эта система, созданная Германом Холлеритом, существует еще в 1890 году. Холлерит разработал ее для обработки данных переписи населения США. Перфорированная вручную карта загружалась и подготавливалась с помощью электромеханического устройства. Холлерит запатентовал свое изобретение под названием «Электронная машина для подсчета результатов», а позже присоединился к группе других изобретателей и инвесторов, чтобы сформировать компанию Computing-Tabulating-Recording Company (CTR), которая в конечном итоге стала IBM.

Пакетная обработка началась с использованием перфокарт.

В отличие от более ранних итераций, функции современной пакетной обработки полностью автоматизированы с учетом определенных условий времени. Некоторые задачи выполняются немедленно, другие — в режиме реального времени. Последние регулярно контролируются. Если возникают какие-либо проблемы с процессом, система уведомляет соответствующий персонал с помощью предупреждений управления на основе исключений. Это экономит время менеджеров для выполнения их повседневных обязанностей и других неотложных задач без необходимости контролировать систему пакетной обработки.

Программное обеспечение выявляет исключения через систему мониторов и зависимостей, что приводит к запуску пакетной обработки. Исключения могут включать онлайн-заказы клиентов или запрос из системы на новые расходные материалы.

Поскольку пакетная обработка предполагает одновременную обработку больших объемов данных, если входные данные каким-либо образом отключены, весь пакет будет некорректным, что приведет к потере времени и денег.

Преимущества пакетной обработки

Быстрее и дешевле

При использовании пакетной обработки сокращаются такие эксплуатационные расходы, как оплата труда и оборудования.Это потому, что это устраняет необходимость в людях-клерках и физическом оборудовании, таком как компьютеры. А поскольку пакетная обработка данных разработана так, чтобы быть быстрой и эффективной, а также исключить человеческий фактор, ключевой персонал может сосредоточить свои усилия на своих повседневных обязанностях.

Автономные функции

В отличие от других, системы пакетной обработки работают где угодно и когда угодно. Это означает, что они продолжают работать в нерабочее время. Они также могут работать в фоновом режиме в автономном режиме, поэтому даже в периоды простоя вы можете быть уверены, что они все равно будут работать, не нарушая распорядок дня организации.

Подход с дистанционным управлением

Как упоминалось выше, наличие системы пакетной обработки дает менеджерам и другому ключевому персоналу время для выполнения своей работы без необходимости тратить время на наблюдение за партиями. Оповещения отправляются, если возникают какие-либо проблемы. Это позволяет руководителю не вмешиваться в пакетную обработку.

Недостатки пакетной обработки

Владельцы бизнеса могут захотеть рассмотреть несколько подводных камней пакетной обработки, прежде чем внедрять такую ​​систему.

Развертывание и обучение

Как и во многих других технологиях, для управления системами пакетной обработки требуется определенная степень обучения. Менеджерам необходимо будет узнать, что запускает пакет, как планировать их и, среди прочего, что означают уведомления об исключениях.

Отладка

Кто-то в компании или организации должен быть знаком с системой. Это потому, что они часто очень сложные. Без знающего человека в команде вам может потребоваться нанять кого-нибудь, чтобы помочь вам.

Стоимость

Инфраструктура пакетной обработки может быть дорогостоящим капиталовложением. Некоторым предприятиям затраты могут показаться непосильными.

Что такое параллельная обработка?

Параллельная обработка — это метод вычисления работы двух или более процессоров (ЦП) для обработки отдельных частей общей задачи. Разделение различных частей задачи между несколькими процессорами поможет сократить время выполнения программы. Любая система, имеющая более одного процессора, может выполнять параллельную обработку, а также многоядерные процессоры, которые сегодня широко используются в компьютерах.

Многоядерные процессоры — это микросхемы IC, которые содержат два или более процессора для повышения производительности, снижения энергопотребления и более эффективной обработки множества задач. Эти многоядерные конфигурации аналогичны установке нескольких отдельных процессоров на одном компьютере. Большинство компьютеров могут иметь от двух до четырех ядер; увеличение до 12 ядер.

Параллельная обработка обычно используется для выполнения сложных задач и вычислений. Специалисты по обработке данных обычно используют параллельную обработку для вычислений и задач с большим объемом данных.

Как работает параллельная обработка

Обычно компьютерный ученый разделяет сложную задачу на несколько частей с помощью программного инструмента и назначает каждую часть процессору, затем каждый процессор решает свою часть, и данные повторно собираются программным инструментом для чтения решения или выполнения задачи. .

Обычно каждый процессор будет работать нормально и выполнять операции параллельно в соответствии с инструкциями, извлекая данные из памяти компьютера. Процессоры также будут полагаться на программное обеспечение для связи друг с другом, чтобы они могли синхронизировать изменения в значениях данных.Предполагая, что все процессоры остаются синхронизированными друг с другом, в конце задачи программное обеспечение объединит все части данных вместе.

Компьютеры без нескольких процессоров все еще могут использоваться для параллельной обработки, если они объединены в сеть для формирования кластера.

Виды параллельной обработки

Существует несколько типов параллельной обработки, два из наиболее часто используемых типов включают SIMD и MIMD. SIMD или одна инструкция для нескольких данных — это форма параллельной обработки, при которой в компьютере два или более процессора будут следовать одному и тому же набору инструкций, в то время как каждый процессор обрабатывает разные данные.SIMD обычно используется для анализа больших наборов данных, основанных на тех же заданных тестах.

MIMD, или несколько инструкций, несколько данных, — это еще одна распространенная форма параллельной обработки, при которой каждый компьютер имеет два или более собственных процессора и будет получать данные из отдельных потоков данных.

Другой, менее используемый тип параллельной обработки включает MISD или несколько инструкций отдельных данных, где каждый процессор будет использовать другой алгоритм с одинаковыми входными данными.

Разница между последовательной и параллельной обработкой

Если параллельная обработка может выполнять несколько задач с использованием двух или более процессоров, последовательная обработка (также называемая последовательной обработкой) будет выполнять только одну задачу за раз с использованием одного процессора. Если компьютеру необходимо выполнить несколько назначенных задач, он будет выполнять одну задачу за раз. Точно так же, если компьютеру, использующему последовательную обработку, необходимо выполнить сложную задачу, это займет больше времени по сравнению с параллельным процессором.

История параллельной обработки

На самых ранних компьютерах одновременно выполнялась только одна программа. Программа с интенсивными вычислениями, выполнение которой заняло бы один час, а также программа копирования на магнитную ленту, выполнение которой занимало один час, в общей сложности заняло бы два часа. Ранняя форма параллельной обработки позволяла чередовать выполнение обеих программ вместе. Компьютер запускал операцию ввода-вывода и, ожидая ее завершения, выполнял программу, интенсивно использующую процессор.Общее время выполнения двух заданий составит чуть более часа.

Следующим усовершенствованием стало мультипрограммирование. В системе мультипрограммирования нескольким программам, представленным пользователями, разрешалось использовать процессор в течение короткого времени. Пользователям казалось, что все программы выполняются одновременно. Проблемы конкуренции за ресурсы впервые возникли в этих системах. Явные запросы ресурсов приводили к проблеме тупиковой ситуации, когда одновременные запросы ресурсов фактически препятствовали доступу программы к ресурсу.Конкуренция за ресурсы на машинах без инструкций по разрешению конфликтов приводит к рутине критического раздела.

Векторная обработка была еще одной попыткой повысить производительность за счет одновременного выполнения нескольких задач. В этом случае к машинам были добавлены возможности, позволяющие одной инструкции складывать (или вычитать, или умножать, или иным образом манипулировать) два массива чисел. Это было полезно в определенных инженерных приложениях, где данные естественным образом встречались в форме векторов или матриц.В приложениях с менее правильно сформированными данными векторная обработка не была столь ценной.

Следующим шагом в параллельной обработке стало внедрение многопроцессорной обработки. В этих системах два или более процессора совместно выполняли работу. Самые ранние версии имели конфигурацию ведущий / ведомый. Один процессор (главный) был запрограммирован, чтобы отвечать за всю работу в системе; другой (подчиненный) выполнял только те задачи, которые ему поручил главный. Такое расположение было необходимо, потому что тогда еще не понимали, как программировать машины, чтобы они могли сотрудничать в управлении ресурсами системы.

СМП и ММП

Решение этих проблем привело к созданию симметричной многопроцессорной системы (SMP). В системе SMP каждый процессор одинаково способен и отвечает за управление потоком работы в системе. Первоначально цель заключалась в том, чтобы SMP-системы казались программистам точно такими же, как однопроцессорные, многопрограммные системы. Однако инженеры обнаружили, что производительность системы может быть увеличена где-то на 10-20% за счет выполнения некоторых инструкций не по порядку и необходимости, чтобы программисты имели дело с повышенной сложностью (проблема может стать видимой только при одновременном чтении двух или более программ. и писать те же операнды; таким образом, бремя работы с повышенной сложностью ложится только на очень небольшое количество программистов и то только в очень специализированных обстоятельствах).Вопрос о том, как SMP-машины должны вести себя с общими данными, еще не решен.

По мере увеличения количества процессоров в SMP-системах время, необходимое для распространения данных из одной части системы во все другие части, также увеличивается. Когда количество процессоров находится где-то в диапазоне нескольких десятков, выигрыш в производительности от добавления дополнительных процессоров в систему слишком мал, чтобы оправдать дополнительные расходы. Чтобы обойти проблему длительного времени распространения, была создана упомянутая ранее система передачи сообщений.В этих системах программы, которые совместно используют данные, отправляют друг другу сообщения, чтобы объявить, что конкретным операндам было присвоено новое значение. Вместо широковещательной передачи нового значения операнда всем частям системы новое значение передается только тем программам, которым необходимо знать новое значение. Вместо общей памяти существует сеть для поддержки передачи сообщений между программами. Это упрощение позволяет сотням, даже тысячам процессоров эффективно работать вместе в одной системе.Следовательно, такие системы получили название систем с массовой параллельной обработкой (MPP).

Наиболее успешными приложениями MPP были проблемы, которые можно разбить на множество отдельных, независимых операций с огромными объемами данных. При интеллектуальном анализе данных необходимо выполнять несколько поисков в статической базе данных. В искусственном интеллекте необходимо проанализировать несколько альтернатив, как в шахматной игре. Часто системы MPP структурированы как кластеры процессоров.Внутри каждого кластера процессоры взаимодействуют как в системе SMP. Сообщения передаются только между кластерами. Поскольку к операндам можно обращаться либо через сообщения, либо через адреса памяти, некоторые системы MPP называются машинами NUMA для неоднородной адресации памяти.

Машины

SMP относительно просты в программировании; Машины MPP — нет. Машины SMP хорошо справляются со всеми типами проблем, при условии, что объем задействованных данных не слишком велик. Для некоторых задач, таких как интеллектуальный анализ данных в огромных базах данных, могут использоваться только системы MPP.

Что такое обработка естественного языка?

Развитие обработки естественного языка

Хотя обработка естественного языка не является новой наукой, технология быстро развивается благодаря возросшему интересу к коммуникации между человеком и машиной, а также доступности больших данных, мощных вычислений и усовершенствованных алгоритмов.

Как человек, вы можете говорить и писать на английском, испанском или китайском языках. Но родной язык компьютера, известный как машинный код или машинный язык, в значительной степени непонятен большинству людей.На самых нижних уровнях вашего устройства общение происходит не словами, а через миллионы нулей и единиц, которые производят логические действия.

Действительно, программисты использовали перфокарты для связи с первыми компьютерами 70 лет назад. Это руководство и трудоемкий процесс поняло относительно небольшое количество людей. Теперь вы можете сказать: «Алекса, мне нравится эта песня», и устройство, воспроизводящее музыку в вашем доме, уменьшит громкость и ответит: «ОК. Рейтинг сохранен », — человеческим голосом. Затем он адаптирует свой алгоритм для воспроизведения этой песни и других подобных песен в следующий раз, когда вы слушаете эту музыкальную станцию.

Давайте подробнее рассмотрим это взаимодействие. Ваше устройство активировалось, когда оно слышало, что вы говорите, понимало невысказанное намерение в комментарии, выполнило действие и предоставило обратную связь в виде правильно построенного предложения на английском языке, и все это в течение примерно пяти секунд. Полное взаимодействие стало возможным благодаря НЛП вместе с другими элементами искусственного интеллекта, такими как машинное обучение и глубокое обучение.

Почему НЛП важно?

Большие объемы текстовых данных

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их родном языке и масштабирует другие языковые задачи.Например, НЛП позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроения и определять, какие части важны.

Современные машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, без утомления и последовательным, непредвзятым образом. Учитывая ошеломляющее количество неструктурированных данных, которые генерируются каждый день, от медицинских записей до социальных сетей, автоматизация будет иметь решающее значение для эффективного анализа текстовых и речевых данных.

Структурирование источника данных с высокой степенью неструктурированности

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен.Мы выражаем себя бесконечным количеством способов, как устно, так и письменно. Существуют не только сотни языков и диалектов, но и в каждом языке есть уникальный набор грамматических и синтаксических правил, терминов и сленга. Когда мы пишем, мы часто делаем ошибки в написании, сокращаем слова или опускаем пунктуацию. Когда мы говорим, у нас есть региональные акценты, мы бормочем, заикаемся и заимствуем термины из других языков.

Хотя контролируемое и неконтролируемое обучение, и особенно глубокое обучение, в настоящее время широко используются для моделирования человеческого языка, также существует потребность в синтаксическом и семантическом понимании и экспертных знаниях в предметной области, которые не обязательно присутствуют в этих подходах к машинному обучению.NLP важно, потому что помогает устранить двусмысленность в языке и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих приложений, таких как распознавание речи или анализ текста.

.