Modèle de cohérenceEn Informatique, les modèles de cohérence sont utilisés dans les systèmes répartis comme les systèmes de mémoire partagée distribuée (DSM) ou les magasins de données distribuées (tels que les système de fichiers, les bases de données, les systèmes de réplication optimiste ou la mise en cache web). On dit que le système supporte un modèle donné si les opérations sur la mémoire suivent des règles spécifiques.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Système d'exploitation distribuéUn système d'exploitation distribué est une couche logicielle au dessus d'un ensemble de nœuds de calculs indépendants, communiquant par un système de réseau propre ou général. Chaque nœud comprend dans ce type de système d'exploitation un sous ensemble de l’agrégat global. Chaque nœud comporte son propre noyau servant à contrôler le matériel et les couches basses des communications en réseau. Des logiciels de plus haut niveau sont chargés de coordonner les activités collaboratives de l'ensemble de la grappe et des éléments de chacun de ces nœuds.
Calcul distribuéUn calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Théorème CAPthumb|Représentation des contraintes du théorème CAP. Le théorème CAP ou CDP, aussi connu sous le nom de théorème de Brewer, dit qu'il est impossible sur un système informatique de calcul distribué de garantir en même temps (c'est-à-dire de manière synchrone) les trois contraintes suivantes : Cohérence (Consistency en anglais) : tous les nœuds du système voient exactement les mêmes données au même moment ; Disponibilité (Availability en anglais) : garantie que toutes les requêtes reçoivent une réponse ; Tolérance au partitionnement (Partition Tolerance en anglais) : aucune panne moins importante qu'une coupure totale du réseau ne doit empêcher le système de répondre correctement (ou encore : en cas de morcellement en sous-réseaux, chacun doit pouvoir fonctionner de manière autonome).
Clustered file systemA clustered file system is a which is shared by being simultaneously mounted on multiple servers. There are several approaches to clustering, most of which do not employ a clustered file system (only direct attached storage for each node). Clustered file systems can provide features like location-independent addressing and redundancy which improve reliability or reduce the complexity of the other parts of the cluster. Parallel file systems are a type of clustered file system that spread data across multiple storage nodes, usually for redundancy or performance.
Cohérence (logique)En logique mathématique, la cohérence, ou consistance, d'une théorie axiomatique peut se définir de deux façons, soit par référence à la déduction : il n'est pas possible de tout démontrer à partir des axiomes de la théorie, soit par référence à la sémantique de la théorie : celle-ci possède des réalisations qui lui donnent un sens. La première définition est syntaxique au sens où elle utilise des déductions ou démonstrations, qui sont des objets finis.
Réplication (informatique)En informatique, la réplication est un processus de partage d'informations pour assurer la cohérence de données entre plusieurs sources de données redondantes, pour améliorer la fiabilité, la tolérance aux pannes, ou la disponibilité. On parle de réplication de données si les mêmes données sont dupliquées sur plusieurs périphériques. La réplication n'est pas à confondre avec une sauvegarde : les données sauvegardées ne changent pas dans le temps, reflétant un état fixe des données, tandis que les données répliquées évoluent sans cesse à mesure que les données sources changent.
Majority criterionThe majority criterion is a single-winner voting system criterion, used to compare such systems. The criterion states that "if one candidate is ranked first by a majority (more than 50%) of voters, then that candidate must win". Some methods that comply with this criterion include any Condorcet method, instant-runoff voting, Bucklin voting, and plurality voting.
Méthode de CondorcetLa méthode Condorcet (aussi appelée scrutin de Condorcet ou vote Condorcet) est un système de vote obéissant au principe de Condorcet qui s'énonce ainsi : Le vainqueur, s'il existe, est donc le candidat qui, comparé tour à tour à chacun des autres candidats, s’avère à chaque fois être le candidat préféré. Autrement dit, il bat tous les autres en duel. Un tel candidat est appelé vainqueur de Condorcet. Rien ne garantit la présence d'un candidat satisfaisant à ce critère de victoire : c'est le paradoxe de Condorcet.
Méthode de SchulzeLa méthode de Schulze est un système de vote développé en 1997 par Markus Schulze qui choisit un gagnant simple dans un vote avec classement des candidats. La méthode peut également être employée pour créer une liste ordonnée de gagnants. Si un candidat gagne tous ses duels lors des confrontations par paires avec les autres candidats (gagnant de Condorcet), la méthode de Schulze garantit que ce candidat gagnera. En raison de cette propriété, la méthode de Schulze est (par définition) une méthode de Condorcet.
Vainqueur de CondorcetEn théorie du choix social, un vainqueur de Condorcet est une option préférée majoritairement à toutes les autres options prises une par une selon la règle majoritaire. Cette notion est nommée en référence à Nicolas de Condorcet. On appelle méthode de Condorcet un mode de scrutin qui élit le vainqueur de Condorcet s'il existe. Il n'existe pas si les préférences des agents (ici, les électeurs) sont contradictoires, c'est-à-dire qu'aucun vainqueur ne peut émerger car les préférences exprimées par les électeurs s'annulent.
Gentzen's consistency proofGentzen's consistency proof is a result of proof theory in mathematical logic, published by Gerhard Gentzen in 1936. It shows that the Peano axioms of first-order arithmetic do not contain a contradiction (i.e. are "consistent"), as long as a certain other system used in the proof does not contain any contradictions either. This other system, today called "primitive recursive arithmetic with the additional principle of quantifier-free transfinite induction up to the ordinal ε0", is neither weaker nor stronger than the system of Peano axioms.
Aide à la décision multicritèreL'aide à la décision multicritère constitue une branche d'étude majeure de la recherche opérationnelle impliquant plusieurs écoles de pensée, principalement américaine avec les travaux de Thomas L. Saaty et européenne avec ceux de Bernard Roy et du LAMSADE (Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision). Il s'agit de méthodes et de calculs permettant de choisir la meilleure solution ou la solution optimale parmi tout un ensemble de solutions, l'alternative de type OUI-NON n'étant qu'un cas particulier du cas général.
