Архитектура распределенного решения задач анализа данных в области нейрофизиологии

С ростом объема и разнообразия нейрофизиологических данных происходит и рост интереса к применению методов информатики, таких как статистический анализ, машинное обучение, нейронные сети, для анализа этих данных. Появляется потребность в создании инфраструктур, обеспечивающих как хранение большого объема данных в области нейрофизиологии, так и их распределенную обработку и анализ. В данной статье предлагается архитектура средств решения задач на основе технологий распределенного хранения и анализа больших данных Hadoop и высокопроизводительных вычислений с применением графических ускорителей.