Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Прототип интегрируемого в Acronis True Image решения (проект)

2018-09-17T08:35:10Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=Прототип интегрируемого в Acronis True Image решения
|mentor=Николай Павлочев
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=4
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
* Контекст проекта, история возникновения задачи, предполагаемое использование результатов, описание заинтересованных сторон.
В современном мире персональные компьютеры стали неотъемлемой частью каждодневной жизни человека. В этих условиях безопасность данных становится одной из базовых потребностей, а время восстановления работоспособности системы – важным для каждого пользователя критерием выбора продукта резервного копирования.
Для того, чтобы улучшить показатели времени восстановления, в Acronis True Image планируется реализовать систему резервного копирования, при которой физически резидентные части системы восстановятся в минимально возможные сроки, позволяя пользователю загрузить операционную систему с одновременным получением доступа к файлам-редиректорам, содержащим пользовательские данные.
В настоящий момент подобная система резервного копирования не присутствует в продуктах компании Acronis.
* Описание целей проекта по S.M.A.R.T. (Конкретные, Измеримые, Достижимые, Актуальные, Ограниченные во времени).
Целью данного проекта является создание рабочего прототипа решения, способного создавать корректную резервную копию, состоящую из физически резидентной части и из файлов-редиректоров (указателей). Данная резервная копия может быть использована для восстановления системы, при этом пользователь должен быть в состоянии начать работу с системой, извлечение же данных, принадлежащих файлам, представленных файлами-редиректорами, должно происходить по доступу или в фоновом режиме. Предполагается использование технологического набора, состоящего из компонентов ядра и системных сервисов, позволяющих конвертировать обычные файлы в файлы-редиректоры, а также позволяющие предоставлять данные, соответствующие файлам-редиректорам прозрачным образом и/или конвертировать файлы-редиректоры в обычные файлы.
** Детальное описание проблемной области (техническое описание проблемы).
В рамках проекта необходимо:
*** Установить совокупность критериев, на основании которых возможно разделение объектов на физически резидентные и файлы-редиректоры, восстанавливаемые по доступу.
*** Разработать программно-технический способ, переноса данных файлов-редиректоров в хранилище или использовать облачное хранилище.
**** Необходимо спроектировать локальное хранилище и способы работы с ним.
**** Необходимо спроектировать способы работы с облачным хранилищем.
**** Необходимо разработать программные средства, классифицирующие файлы, находящиеся в системе, с использованием критериев, указанных в 1.4.1
**** Необходимо разработать программные средства для передачи нерезидентных файлов (файлов-редиректоров) в хранилище.

=== Чему вы научитесь? ===
Работать в команде над индустриальным проектом
Работать с требованиями
Применять в разработке технологический стек
Тестировать прототип ПО

=== Какие начальные требования? ===
Один или несколько из языков С++, Python или, возможно, Go;

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Технологии, используемые компанией (технические ограничения): продукт должен быть написан на одном из используемых компанией Acronis языков: С++, Python или, возможно, Go;
По окончанию проекта, команда должна предоставить отчет, включающий с себя:
Исследование методов классификации объектов системы на физически резидентные в резервной копии и на представленные файлами-редиректорами;
Создание прототипа решения, написанного на одном из используемых компанией Acronis языков программирования.

=== Темы вводных занятий ===
уточняется

=== Направления развития ===
уточняется

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется

Разработка прототипов плагинов интеграции популярных приложений с Acronis Cloud Files (проект)

2018-09-12T05:56:45Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=Разработка прототипов плагинов интеграции популярных приложений с Acronis Cloud Files
|mentor=Алексей Костюшко
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=4
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Acronis Cloud Files - это продукт категории Sync & Share (Dropbox, OneDrive etc.)
с открытым SDK (REST API, json). Для удобства пользователей нужны плагины для
таких популярных приложений как почта, браузер, редакторы, которые упрощают совместную
работу над файлами. Необходимо разобраться в документации по написанию плагинов и реализовать
их прототипы.
По каждой подзадаче нужно:
написать гайд по использованию API (мини-исследование);
требования и сценарий использования (userstory, requirements, mockups);
прототип реализации.
Пример: вместо того, чтобы прикреплять файл как аттач, плагин почтового клиента передает ссылку на файл в облаке.
Пример: интеграция с контекстым меню оболочки

=== Чему вы научитесь? ===
- разработка плагинов и интеграция приложений
- индустриальным процессам по разработке приложений
- Jira, Confluence, Bitbucket
- работа командой разработчиков в интеграции с архитектором и продукт-менеджером

=== Какие начальные требования? ===
- базовая подготовка
- технический английский
- опыт написания программ под одну из платформ (Windows/Mac/Mobile)

=== Какие будут использоваться технологии? ===
- стандартные для каждой из платформ (C/C++/C#/js/...)
- REST API, json, .NET, COM ...

=== Темы вводных занятий ===
Индустриальный процесс разработки в Acronis
Зона отвественности Team-Leader и его задачи
Зона отвественности Program Manager и его задачи
Зона отвественности Architector и его задачи
Структура гайда по исследованию технологий
Структура требований к фичам продукта

=== Направления развития ===
На основе проекта можно написать бакалаврский диплом.

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется

Anomaly detection над статистическими данными (проект)

2018-09-11T12:52:13Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=Anomaly detection над статистическими данными
|mentor=Кирилл Коротаев
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=3
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Современные информационные системы представляют собой множество взаимосвязанных компонент, каждый из которых может потенциально являться причиной сбоя всей системы. Для мониторинга информационных систем важным является функционал автоматического выявления и предсказания аномалий в поведении компонент и уведомления администратора о таком событии.

=== Чему вы научитесь? ===
Работать в команде
Использовать предложенный стек разработки для реализации индустриального проекта

=== Какие начальные требования? ===
знание Python
представление об особенностях работы с Big data, понимание основ Machine Learning

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Big data, Machine Learning, Python

=== Темы вводных занятий ===
уточняется

=== Направления развития ===
уточняется

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется

SHA calculation parallelisation on modern CPUs with SIMD (проект)

2018-09-11T12:50:00Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=SHA calculation parallelisation on modern CPUs with SIMD
|mentor=Кирилл Коротаев
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=4
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
уточняется

=== Чему вы научитесь? ===
Командной работе

Использованию предложенного стека технологий для реализации индустриального проекта

=== Какие начальные требования? ===
знание С++, и/или Go

=== Какие будут использоваться технологии? ===
С++, Go

=== Темы вводных занятий ===
уточняется

=== Направления развития ===
уточняется

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется

Исследование технологии и методов снижения ложно-позитивных срабатываний в процессе защиты системы от вирусных атак (проект)

2018-09-11T12:47:49Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=Исследование технологии и методов снижения ложно-позитивных срабатываний в процессе защиты системы от вирусных атак
|mentor=Вадим Карасёв
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=4
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Уменьшение количества ложно-позитивных срабатываний различными методами. Например за счет генерации списков доверенных приложений на основе различных источников. А так же различных методик которые будут предложены студентами в процессе исследования

=== Чему вы научитесь? ===
Работать в команде

Использовать для индустриального проекта предложенный стек технологий

=== Какие начальные требования? ===
Знание C++, Go или Python
Понимание ООП

=== Какие будут использоваться технологии? ===
С++, Go, возможно Python

=== Темы вводных занятий ===
уточняется

=== Направления развития ===
уточняется

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется

Разработка моделей для видеоаналитики на основе deep learning (проект)

2018-09-11T12:44:49Z

Omaksimenkova: Новая страница, с помощью формы Новый_проект

{{Карточка_проекта
|name=Разработка моделей для видеоаналитики на основе deep learning
|mentor=Сергей Уласень
|mentor_login={{URLENCODE:Omaksimenkova|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=
|number_of_students=5
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Разработка deep learning моделей для классификации изображений и детектирования объектов в видео потоке.

Результат работы моделей будет использоваться для поиска по видео и формированию мета-описания для найденных объектов.

=== Чему вы научитесь? ===
Работать в команде

Использовать для индустриальной разработки предложенный стек технологий

=== Какие начальные требования? ===
Желательно язык Python

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Python, Tensorflow/Keras/CNTK, OpenCV

=== Темы вводных занятий ===
позже

=== Направления развития ===
не уточнено

=== Критерии оценки ===
уточняется

=== Ориентировочное расписание занятий ===
уточняется