Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39030
Title: Система распознавания объектов в видеопотоке на основе технологий виртуализации и облачных вычислений
Other Titles: System of recognition of objects in video flow on the basis of virtualization technologies and cloud computing
Authors: Пац, Е. А.
Насуро, Е. В.
Keywords: материалы конференций;облачные технологии;configuration management systems;cloud technologies
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт, РБ
Citation: Пац, Е. А. Система распознавания объектов в видеопотоке на основе технологий виртуализации и облачных вычислений / Е. А. Пац, Е. В. Насуро // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 1 / редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 391–398.
Abstract: Облачные технологии – это перспективный и широко применяемый способ обработки и хранения данных. Использование технологий виртуализации позволяет повысить отказоустойчивость предоставляемых сервисов, уменьшить время доставки кода и улучшить утилизацию вычислительных ресурсов. Таким образом возникает потребность использования облачных технологий для решения различных задач. Одной из таких задач является обработка видеопотока. В работе предложен способ построения архитектуры облачной платформы для обработки большого количеств потоков в режиме реального времени. Так же рассмотрены инструменты для конфигурации и развертывания системы.
metadata.local.description.annotation: Cloud technologies is a promising and widely used way to process and store data. Using virtualization technologies can increase the fault tolerance of the services provided, reduce the time of code delivery and improve the utilization of computing resources. Thus, there is need to use cloud technology to solve various problems. Video stream processing is one of such tasks. A method for building a cloud platform architecture for processing a large number of streams in real time is proposed. The tools for configuring and deploying the system were discussed.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39030
ISBN: 978-985-90533-7-5
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Pats_Sistema.pdf1.04 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.