Rew bux вход: Ошибка 404 — страница не найдена

Эдмунд М. Харт

¹ Университет Вермонта, факультет биологии, Берлингтон, Вермонт, Соединенные Штаты Америки,

Полин Бармби

² Университет Западного Онтарио, факультет физики и астрономии, Лондон, Канада,

Дэвид ЛеБауэр

³ Иллинойсский университет в Урбане-Шампейн, Национальный центр суперкомпьютерных приложений и Институт геномной биологии, Урбана, Иллинойс, Соединенные Штаты Америки,

Франсуа Мишонно

⁴ Университет Флориды, iDigBio, Флоридский музей естественной истории, Гейнсвилл, Флорида, Соединенные Штаты Америки,

⁵ Университет Флориды, Лаборатория морской биологии Уитни, Гейнсвилл, Флорида, Соединенные Штаты Америки,

Сара Маунт

⁶ Королевский колледж Лондона, факультет информатики, Лондон, Великобритания,

Патрик Малруни

⁷ Калифорнийский университет в Сан-Диего, Суперкомпьютерный центр Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, Соединенные Штаты Америки,

Тимоти Пуазо

⁸ Университет Монреаля, Департамент биологических наук, Монреаль, Канада,

Кара Х.

⁹ Университет штата Вашингтон, Центр экологических исследований, образования и информационно-пропагандистской деятельности, Пуллман, Вашингтон, Соединенные Штаты Америки,

Наупака Б. Циммерман

¹⁰ Университет Аризоны, Школа наук о растениях, Тусон, Аризона, Соединенные Штаты Америки,

Джеффри В. Холлистер

¹¹ Агентство по охране окружающей среды США, Атлантический экологический отдел, Наррагансетт, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки,

Скотт Маркел, редактор

¹ Университет Вермонта, факультет биологии, Берлингтон, Вермонт, Соединенные Штаты Америки,

² Университет Западного Онтарио, факультет физики и астрономии, Лондон, Канада,

³ Иллинойсский университет в Урбане-Шампейн, Национальный центр суперкомпьютерных приложений и Институт геномной биологии, Урбана, Иллинойс, Соединенные Штаты Америки,

⁴ Университет Флориды, iDigBio, Флоридский музей естественной истории, Гейнсвилл, Флорида, Соединенные Штаты Америки,

⁵ Университет Флориды, Лаборатория морской биологии Уитни, Гейнсвилл, Флорида, Соединенные Штаты Америки,

⁶ Королевский колледж Лондона, факультет информатики, Лондон, Великобритания,

⁷ Калифорнийский университет в Сан-Диего, Суперкомпьютерный центр Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, Соединенные Штаты Америки,

⁸ Университет Монреаля, Департамент биологических наук, Монреаль, Канада,

⁹ Университет штата Вашингтон, Центр экологических исследований, образования и информационно-пропагандистской деятельности, Пуллман, Вашингтон, Соединенные Штаты Америки,

¹⁰ Университет Аризоны, Школа наук о растениях, Тусон, Аризона, Соединенные Штаты Америки,

¹¹ Агентство по охране окружающей среды США, Атлантический экологический отдел, Наррагансетт, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки,

Dassault Systemes BIOVIA, СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ,

Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Данные являются центральной валютой науки, но природа научных данных резко изменилась с быстрым развитием технологий. Это изменение привело к разработке широкого спектра форматов данных, размеров наборов данных, сложности данных, вариантов использования данных и методов обмена данными.Усовершенствования в высокопроизводительном секвенировании ДНК, постоянная институциональная поддержка больших сенсорных сетей [1,2] и обзоры неба с помощью широкоформатных цифровых камер [3] привели к созданию огромных объемов данных. В то же время сочетание все более разнообразных исследовательских групп [4] и агрегация данных на порталах (например, для данных о биоразнообразии, GBIF. org или iDigBio) требует усиления координации между сборщиками данных и учреждениями [5,6]. Как следствие, «данные» теперь могут означать что угодно: от петабайтов информации, хранящихся в профессионально поддерживаемых базах данных, до электронных таблиц на одном компьютере и рукописных таблиц в лабораторных тетрадях на полках.Все остается важным, но методы курирования данных должны продолжать идти в ногу с изменениями, вызванными новыми формами данных и новыми методами сбора и хранения данных.

Несмотря на то, что о преимуществах совместного использования данных [7,8] и передовых методах для этого [9,10] написано много, хранению данных уделяется сравнительно меньше внимания. Надлежащее хранение является необходимым условием для совместного использования, и действительно неадекватное хранение способствует феномену распада данных или «энтропии данных», при которой данные, независимо от того, являются ли они общедоступными или нет, со временем становятся менее доступными [11–14]. Передовые методы хранения данных часто начинаются и заканчиваются следующим утверждением: «Поместите свои данные в стандартный репозиторий сообщества». Это хороший совет, особенно если учесть, что ваши данные, скорее всего, будут повторно использованы, если они доступны на сайте сообщества. Репозитории сообщества также могут предоставить рекомендации по передовому опыту. Например, если вы архивируете данные секвенирования, репозиторий, такой как те, которые находятся в ведении Национального центра биотехнологической информации (NCBI) (например, GenBank), не только предоставляет место для архивирования данных, но также поощряет набор методов, связанных с последовательным форматирование данных и включение соответствующих метаданных.Однако политики хранения данных сильно различаются между репозиториями [15]. План управления данными, использующий лучшие практики на всех этапах жизненного цикла данных, облегчит переход от локального хранилища к репозиторию [16]. Точно так же наличие такого плана может облегчить переход от репозитория к репозиторию в случае исчерпания финансирования или изменения требований. Надлежащая практика хранения важна даже (или особенно) в тех случаях, когда данные могут не соответствовать существующему репозиторию, когда для архивирования подходят только производные продукты данных (а не необработанные данные) или когда существующий репозиторий может иметь нестрогие стандарты.

В этой статье описываются десять простых правил хранения цифровых данных, которые возникли в результате длительного обсуждения инструкторами инициатив Software and Data Carpentry [17,18]. Инструкторы по программному обеспечению и обработке данных — это ученые с разным опытом, которые столкнулись с различными проблемами хранения данных и активно обучают других ученых передовым методам научных вычислений и управления данными. Таким образом, эта статья представляет собой квинтэссенцию коллективного опыта и, надеюсь, будет полезна ученым, сталкивающимся с различными проблемами хранения данных.Мы дополнительно предоставляем глоссарий общей лексики для читателей, которые могут быть незнакомы с конкретными терминами.

Правило 1. Предусмотрите, как будут использоваться ваши данные

Можно избежать большинства проблем, возникающих при анализе, управлении и выпуске данных, имея четкую дорожную карту того, чего следует ожидать до начала сбора данных. Например:

• Как будут получены необработанные данные? Они доставляются машиной или программным обеспечением или вводятся вручную?

• Какой формат ожидает программное обеспечение, используемое для анализа?

• Существует ли стандартный формат сообщества для этого типа данных?

• Какой объем данных будет собран и за какой период времени?

Ответы на эти вопросы могут варьироваться от простых случаев (например,g., данные секвенирования, хранящиеся в формате FASTA, которые можно использовать «как есть» на протяжении всего анализа), до экспериментальных планов, включающих несколько инструментов, каждый со своим собственным выходным форматом и правилами обработки. Знание состояния, в котором должны находиться данные на каждом этапе анализа, может помочь (i) определить программные инструменты для преобразования между форматами данных, (ii) сориентировать технологический выбор в отношении того, как и где следует хранить данные, и (iii) рационализировать конвейер анализа, сделав его более удобным для повторного использования [19].

Также ключевым моментом является возможность оценить объем хранилища, необходимый для хранения данных, как во время, так и после анализа. Требуемая стратегия будет отличаться для наборов данных разного размера. Меньшими наборами данных (например, размером в несколько мегабайт) можно управлять локально с помощью простого плана управления данными, тогда как большие наборы данных (например, от гигабайт до петабайт) почти во всех случаях требуют тщательного планирования и подготовки (Правило 10).

Наконец, на раннем этапе необходимо рассмотреть и спланировать метаданные проекта.Следует заранее разработать план того, какие метаданные будут собираться и как они будут поддерживаться и храниться (Правило 7). Также обязательно рассмотрите программные инструменты сообщества, которые могут облегчить курирование метаданных и отправку репозиториев. Примеры в биологических науках включают Morpho для экологических метаданных [20] и mothur [21] для отправки в архив чтения последовательностей NCBI.

Правило 2: Знайте свой вариант использования

Хорошо идентифицированные варианты использования упрощают хранение данных.В идеале до начала сбора данных исследователи должны ответить на следующие вопросы:

• Следует ли архивировать необработанные данные (правило 3)?

• Должны ли данные, используемые для анализа, подготавливаться один раз или каждый раз регенерироваться из необработанных данных (и какое значение этот выбор имеет для хранения, вычислительных требований и воспроизводимости)?

• Можно ли избежать ручных исправлений в пользу программных или самодокументирующих подходов (например,г., блокнот Jupyter или уценка R)?

• Как будут отслеживаться изменения данных и где эти отслеживаемые изменения будут регистрироваться?

• Будут ли опубликованы окончательные данные, и если да, то в каком формате?

• Существуют ли ограничения или проблемы с конфиденциальностью, связанные с данными (например, результаты опросов с личной информацией [PII], виды, находящиеся под угрозой исчезновения, или конфиденциальная деловая информация)?

• Потребуется ли институциональная проверка перед публикацией данных?

• Предписывает ли финансирующее агентство размещение данных в общедоступном архиве, и если да, то когда, где и по какой лицензии?

• Требует ли целевой журнал депонирования данных?

Ни на один из этих вопросов нет универсальных ответов, и это не единственные вопросы, которые следует задать перед началом сбора данных. Но знание того, что, когда и как вы используете данные, приблизит вас к надежной дорожной карте того, как обрабатывать данные от сбора до публикации и архивирования.

Правило 3: Сохраняйте необработанные данные необработанными

Поскольку процедуры анализа и обработки данных улучшаются или иным образом изменяются со временем, доступ к «сырым» (необработанным) данным может облегчить будущий повторный анализ и аналитическую воспроизводимость. По мере совершенствования алгоритмов обработки и увеличения вычислительной мощности будут доступны новые анализы, которые были невозможны во время исходной работы.Если хранятся только производные данные, другим исследователям может быть сложно подтвердить аналитические результаты, оценить достоверность статистических моделей или напрямую сравнить результаты разных исследований.

Таким образом, данные должны всегда храниться в необработанном формате, когда это возможно (в рамках технических ограничений). Помимо того, что это наиболее подходящий способ обеспечения прозрачности анализа, хранение и архивирование данных в их исходном состоянии дает общую точку отсчета для анализа производных. Что представляет собой достаточно «сырые» данные, не всегда ясно (например, омы от датчика температуры или изображения проточной ячейки для секвенирования Illumina обычно не архивируются после первоначальной обработки). Тем не менее, суть этого правила заключается в том, что данные должны быть максимально «чистыми» при их хранении. Если происходят производные, их следует документировать, также архивируя соответствующие коды и промежуточные наборы данных.

Криптографический хэш (например, SHA или MD5) необработанных данных должен быть сгенерирован и распространен вместе с данными.Эти хэши гарантируют, что набор данных не подвергся скрытому повреждению и/или манипулированию во время хранения или передачи (см. Неявное повреждение данных Internet2). Для достаточно больших наборов данных вероятность скрытого повреждения данных высока. Этот метод широко использовался во многих дистрибутивах Linux для распространения образов и оказался очень эффективным при минимальных усилиях.

Правило 4.

Чтобы обеспечить максимальную доступность и долгосрочную ценность, предпочтительно хранить данные в форматах со свободно доступными спецификациями.Соответствующий тип файла будет зависеть от хранимых данных (например, числовые измерения, текст, изображения, видео), но ключевая идея заключается в том, что для доступа к данным не должно требоваться проприетарное программное обеспечение, оборудование или покупка коммерческой лицензии. Проприетарные форматы меняются, обслуживающие организации закрываются, а изменения в лицензионных сборах делают доступ к данным в проприетарных форматах недоступным и рискованным для конечных пользователей. Примеры открытых форматов данных включают значения с разделителями-запятыми (CSV) для табличных данных, иерархический формат данных (HDF) [22] и NetCDF [23] для иерархически структурированных научных данных, переносимую сетевую графику (PNG) для изображений, KML (или другие форматы). Формат Open Geospatial Consortium [OGC]) для пространственных данных и расширяемый язык разметки (XML) для документов. Примеры закрытых форматов включают DWG для чертежей AutoCAD, документ Photoshop (PSD) для растровых изображений, Windows Media Audio (WMA) для файлов аудиозаписи и Microsoft Excel (XLS) для табличных данных. Даже если в повседневной обработке используются закрытые форматы (например, из-за требований к программному обеспечению), данные, хранящиеся в архивных целях, должны храниться в открытых форматах. Обычно это не запрещается; большинство программных продуктов с закрытым исходным кодом позволяют пользователям экспортировать данные в открытый формат.

Данные должны храниться не только в открытом формате, но и в формате, который компьютеры могут легко использовать для обработки.Это особенно важно, когда наборы данных становятся больше. Сделать данные удобными для использования лучше всего за счет использования стандартных форматов данных с открытыми спецификациями (например, CSV, XML, JSON, HDF5) или за счет использования баз данных. Такие форматы данных могут обрабатываться различными языками программирования, поскольку обычно доступны эффективные и хорошо протестированные библиотеки для их анализа. Эти стандартные форматы данных также обеспечивают совместимость, облегчают повторное использование и снижают вероятность потери данных или появления ошибок при преобразовании между форматами.Примеры машиночитаемых открытых форматов, которые было бы непросто обработать, включают данные, включенные в текст файла PDF, или отсканированные изображения табличных данных из бумажного источника.

Правило 5: Данные должны быть структурированы для анализа

Чтобы в полной мере использовать данные, может быть полезно структурировать их таким образом, чтобы облегчить их использование, интерпретацию и анализ. Одна такая структура для данных хранит каждую переменную в виде столбца, каждое наблюдение в виде строки и каждый тип единицы наблюдения в виде таблицы ().Технический термин для этой структуры — «третья нормальная форма Кодда», но она стала более доступной как концепция аккуратных данных [24]. Когда данные организованы таким образом, дублирование информации уменьшается, и становится легче разделить или обобщить набор данных, чтобы включить интересующие переменные или наблюдения.

Набор данных A неаккуратный, потому что он смешивает единицы наблюдения (виды, места наблюдений, измерения особей), единицы смешиваются и перечисляются вместе с наблюдениями, указывается более одной переменной (как широта, так и долгота для координат, и род и видов для названий видов), и несколько форматов используются в том же столбце для дат и географических координат.Набор данных B является примером аккуратной версии набора данных A, которая уменьшает объем информации, дублирующейся в каждой строке, что ограничивает вероятность внесения ошибок в данные. Имея виды в отдельной таблице, их можно однозначно идентифицировать с помощью таксономического порядкового номера (TSN) из Интегрированной таксономической информационной системы (ITIS), что упрощает добавление информации о классификации этих видов. Это также позволяет исследователям редактировать таксономическую информацию независимо от таблицы, содержащей измерения отдельных лиц. Уникальные значения для каждой единицы наблюдения облегчают программную комбинацию информации с помощью операций «объединения». В этом примере, если основное внимание в исследовании, для которого были собраны эти данные, основано на измерениях размеров особей (веса и длины), можно получить информацию о том, «где», «когда» и «какие» животные были измерены. считается метаданными. Использование аккуратного формата делает это различие более ясным.

Одна аксиома о структуре данных и кода гласит, что нужно «писать код для людей, писать данные для компьютеров» [25].Когда данные можно легко импортировать и манипулировать с помощью знакомого программного обеспечения (будь то язык сценариев, электронная таблица или любая другая компьютерная программа, которая может импортировать эти общие файлы), повторное использование данных становится проще. Кроме того, наличие исходного кода программного обеспечения, выполняющего анализ, обеспечивает источник того, как данные обрабатываются и анализируются. Это делает анализ более прозрачным, поскольку все предположения о структуре данных неявно указаны в исходном коде.Это также позволяет извлекать выполненные анализы, воспроизводить их и модифицировать.

Совместимость упрощается, когда имена переменных сопоставляются с существующими стандартами данных. Например, для данных о биоразнообразии Базовый стандарт Дарвина предоставляет набор терминов, описывающих наблюдения, образцы, пробы и соответствующую информацию для таксонов. Для моделей и данных наук о Земле и экосистем широко применяются Конвенции о прогнозировании климата, так что существует большая экосистема программного обеспечения и информационных продуктов, позволяющая уменьшить техническое бремя переформатирования и повторного использования больших и сложных данных.Поскольку каждый термин в таких стандартах четко определен и задокументирован, каждый набор данных может последовательно использовать термины; это облегчает обмен данными между учреждениями, приложениями и дисциплинами. Благодаря машиночитаемым и соответствующим стандартам данным становится проще создать интерфейс прикладного программирования (API) для запроса набора данных и извлечения интересующего подмножества, как указано в правиле 10.

Правило 6: данные должны быть однозначно идентифицируемыми

Для обеспечения воспроизводимости данные, используемые в научной публикации, должны быть однозначно идентифицируемыми.В идеале наборы данных должны иметь уникальный идентификатор, такой как идентификатор цифрового объекта (DOI), ключ архивного ресурса (ARK) или постоянный URL-адрес (PURL). Их может предоставить все большее число онлайн-сервисов, таких как Figshare, Zenodo или DataOne. Институциональные инициативы также существуют и известны вашим местным библиотекарям. Некоторым репозиториям могут потребоваться определенные идентификаторы, и они могут меняться со временем. Например, данные последовательности NCBI в будущем будут идентифицироваться только как «присоединение.версии». Идентификаторы «GI» (используемые с 1994 г. ) будут упразднены в конце 2016 г. [26].

Несмотря на то, что стандарты идентификаторов могут меняться со временем, наборы данных также могут меняться с течением времени. Чтобы различать разные версии одних и тех же данных, каждый набор данных должен иметь отличное имя, которое включает идентификатор версии. Простой способ сделать это — использовать метки даты как часть имени набора данных. Использование стандарта ISO 8601 позволяет избежать региональной двусмысленности: он предписывает формат даты ГГГГ-ММ-ДД (т.е. от наибольшей единицы времени к наименьшей). Например, дата «1 февраля 2015 г.», записанная как 01-02-2015 в Великобритании и 01-02-2015 в США, недвусмысленна ( 2015-02-01 ) в соответствии с этим стандарт.

Семантическое управление версиями — это более богатый подход к решению той же проблемы [27]. Наборы данных CellPack являются примером этого [28]. Семантический номер версии имеет вид: Major.Minor.Patch , например, 0. 2.7 . Номера основной версии должны увеличиваться (или увеличиваться) при обновлении схемы набора данных или внесении других изменений, несовместимых с предыдущими версиями данных с тем же номером основной версии.Это означает, что эксперимент, использующий версию 1.0.0 набора данных, может не работать в версии 2.0.0 без изменений в анализе данных. Второстепенная версия должна быть изменена, если было сделано изменение, совместимое с более старыми версиями данных с той же основной версией. Это означает, что любой анализ, который можно выполнить с данными версии 1.0.0 , можно повторить с версией данных 1.1.0 . Например, добавление нового года во временном опросе приведет к скачку во вспомогательной версии.Номер версии исправления увеличивается, когда исправляются опечатки или ошибки. Например, версия 1.0.1 набора данных может исправить опечатку в версии 1.0.0 .

Правило 7: Ссылка на релевантные метаданные

Метаданные — это контекстуальная информация, необходимая для интерпретации данных (), и она должна быть четко определена и тесно интегрирована с данными. О важности метаданных для контекста, повторного использования и обнаружения подробно написано в руководствах по передовым методам управления данными [9,13,29].

Метаданные должны быть как можно более полными, с использованием стандартов и соглашений дисциплины, и должны быть машиночитаемыми. Метаданные всегда должны сопровождать набор данных, где бы он ни хранился, но лучший способ сделать это зависит от формата данных. Текстовые файлы могут содержать метаданные в четко определенных текстовых файлах, таких как XML или JSON. Некоторые форматы файлов являются самодокументируемыми; например, NetCDF, HDF5 и многие форматы файлов изображений позволяют использовать встроенные метаданные [22,23]. В реляционной базе данных таблицы метаданных могут быть четко помечены и связаны с данными.В идеале должна быть предоставлена ​​схема, которая также показывает связи между таблицами данных и таблицами метаданных. Другой — более простой — сценарий представляет собой набор плоских (неиерархических) текстовых файлов — в этом случае необходимо создать семантически версионный сжатый архив, включающий метаданные.

Какой бы формат ни использовался для архивирования, цель должна состоять в том, чтобы сделать связь между метаданными и данными как можно более четкой. Наилучший подход зависит от используемого плана архивирования, но даже если набор данных архивируется исключительно для личного использования, метаданные обеспечат важный контекст для повторного использования в будущем.

Правило 8: Примите надлежащие протоколы конфиденциальности

Для наборов данных, для которых важна конфиденциальность, обязательно разработайте план защиты конфиденциальности данных. Вы должны учитывать различные заинтересованные стороны при разработке протоколов конфиденциальности для вашего хранилища данных. К этим заинтересованным сторонам относятся финансирующие агентства, люди или организации, сотрудники и вы сами. Как Национальный научный фонд США, так и Национальные институты здравоохранения США имеют политику обмена данными в своих инструкциях по грантам, чтобы предотвратить обмен информацией, позволяющей установить личность, и анонимизировать данные о людях.

В небольших наборах данных таблица поиска (защита PII путем ее удаления и замены уникальным идентификатором, который сопоставляется с конфиденциальными данными во внешнем наборе данных) достаточна для анонимизации минимального объема личной информации. Методы хеширования подвержены ряду атак, и в конечном итоге все хэшированные данные могут быть определены. Известно, что официальные лица Нью-Йорка поделились, по их мнению, анонимными данными о водителях такси и более чем 173 миллионах поездок на такси. Однако быстро выяснилось, что город анонимизировал данные с помощью простой схемы хеширования MD5, и все 20 ГБ данных были деанонимизированы за считанные часы [30].Ошибку такого типа можно предотвратить, попросив доверенного коллегу или сотрудника службы безопасности попытаться «взломать» анонимные данные, прежде чем публиковать их. Часто человек, подготовивший данные, не в состоянии проверить мельчайшие детали своих собственных процедур безопасности. Если возможно, лучшим решением будет удаление любых конфиденциальных данных, которые не требуются, из набора данных перед распространением.

В более сложных случаях данные сами по себе позволяют идентифицировать: это случай с геномными данными человека, которые сопоставляются непосредственно с личностью субъекта [31].Методы решения этих сложных проблем на стыке хранения данных и конфиденциальности быстро развиваются и включают сохранение изменений в эталонном геноме, чтобы помочь с конфиденциальностью и уменьшить общие объемы данных [32,33] и/или вместо этого перенос вычислений в хранилища данных. наоборот [34]. Важно иметь план обеспечения конфиденциальности до получения данных, поскольку он может определить или ограничить способ хранения данных.

Правило 9. Наличие схемы систематического резервного копирования

Любой носитель данных может выйти из строя, и каждый сбой может привести к потере данных.Поэтому исследователи должны создавать резервные копии данных на всех этапах исследовательского процесса. Данные, хранящиеся на локальных компьютерах или корпоративных серверах на этапах сбора и анализа проекта, должны быть скопированы в другие места для защиты от потери данных. Ни одна система резервного копирования не является безотказной (см. истории о крахе Dedoose и почти удалении «Истории игрушек 2»), поэтому следует использовать более одной системы резервного копирования. В идеале у вас должно быть две локальные копии (например, на компьютере, внешнем жестком диске или ленте) и одна внешняя копия (т.например, облачное хранилище) [35], при этом необходимо убедиться, что внешняя копия так же безопасна, как и локальная копия. Хранение резервных копий в нескольких местах дополнительно защищает от потери данных в результате кражи или стихийных бедствий.

Исследователи должны регулярно проверять свои резервные копии, чтобы убедиться, что они работают правильно. К распространенным причинам сбоя резервного копирования относятся:

• неисправное программное обеспечение резервного копирования

• неправильная конфигурация (например, отсутствие резервного копирования подкаталогов)

• шифрование (т.например, кто-то зашифровал резервные копии, но позже потерял пароль для их расшифровки)

• ошибки носителя

Рассмотрите план резервного копирования выбранного вами хранилища данных перед публикацией ваших данных и, если возможно, узнайте о долгосрочной перспективе планы хранения репозитория. Многие репозитории отражают данные, которые они размещают на нескольких машинах. Существуют ли планы по обеспечению доступности данных в случае распада организации, управляющей хранилищем?

Правило 10: Место и способ хранения данных зависят от того, сколько у вас данных

Способ хранения, который вы должны выбрать, зависит от размера и характера ваших данных, стоимости хранения и доступа с течением времени, времени, которое требуется для передачи данных, как данные будут использоваться и какие-либо вопросы конфиденциальности.Данные в диапазоне многих терабайт (ТБ) все чаще генерируются датчиками окружающей среды, спутниками, автоматизированными аналитическими инструментами, имитационными моделями и секвенаторами нуклеиновых кислот. Даже более крупные машины для генерации данных, такие как Большой адронный коллайдер (БАК) и Крупномасштабный синоптический обзорный телескоп (LSST), генерируют много ТБ в день, быстро накапливая до петабайт (ПБ) масштаба в ходе любого конкретного исследования. Хотя стоимость хранения продолжает снижаться, объем хранимых данных влияет на выбор методов и мест хранения: для больших наборов данных необходимо сбалансировать стоимость хранения со временем доступа и затратами на повторное создание данных. .С новыми коммерческими облачными предложениями (например, Amazon S3) стоимость извлечения данных может превышать стоимость анализа или повторного создания данных с нуля.

Когда передача данных занимает слишком много времени или требует больших затрат на хранение, может стать более эффективным использование компьютерной системы для анализа, которая может напрямую обращаться к данным и использовать их на месте, вместо того, чтобы сначала передавать их на локальный компьютер. Неактивные данные можно поместить в долгосрочное хранилище; это дешевле, но получение может занять больше времени.Некоторые системы хранения автоматически переносят «устаревшие» файлы в долгосрочное хранилище. В качестве альтернативы некоторые вычисления могут выполняться «в базе данных» или «на диске» с помощью языков запросов к базе данных (например, SQL, MapReduce), которые выполняют базовые арифметические операции, или с помощью встроенных процедурных языков (например, R, Python, C). на сервере базы данных. Современные технологии баз данных, такие как HDFS и Spark, позволяют выполнять эти вычисления с данными практически любого размера. Когда данные превышают доступную локально оперативную память, их можно обработать, проведя анализ на узле с «большой памятью», который развернут в большинстве высокопроизводительных вычислительных центров.Опираясь на тесную интеграцию программного и аппаратного обеспечения, они могут позволить анализировать наборы данных размером около 1–4 ТБ. Это позволяет пользователю считывать и использовать большой набор данных без специальных инструментов.

Если вам регулярно требуется доступ только к небольшому подмножеству ваших данных или вам нужно поделиться ими со многими сотрудниками, веб-API (интерфейс прикладного программирования) может быть хорошим решением. Используя этот метод, многие пользователи могут отправлять запросы в онлайн-службу, которая может подмножать данные, выполнять вычисления в базе данных и возвращать меньшие объемы данных в виде определенных срезов. Инструменты, основанные на онлайн-сервисах, упрощают поиск и загрузку данных, а также облегчают анализ с помощью воспроизводимых сценариев. Однако они также могут привести к чрезмерному и небрежному использованию ресурсов без надлежащих мер безопасности. Время, необходимое для повторной загрузки и повторного вычисления результатов, можно сократить за счет «кэширования». Кэширование сохраняет копии загрузок и сгенерированных файлов, которые распознаются при многократном запуске одного и того же скрипта.

Дополнительная литература и ресурсы

Хранение цифровых данных — обширная тема; ссылки, приведенные здесь и в других частях этой статьи, служат отправной точкой для заинтересованных читателей.Для начинающих пользователей научных данных Data Carpentry предлагает семинары и ресурсы по управлению и анализу данных, а также образовательные модули DataONE [36]. Для библиотекарей и других лиц, ответственных за архивирование данных, могут быть интересны профили курирования данных [37].

Глоссарий

Проекты и инициативы

• Глобальный информационный фонд по биоразнообразию (GBIF, http://www.gbif.org) предоставляет международную инфраструктуру открытых данных для публикации и распространения информации о биоразнообразии.

• Интегрированные оцифрованные биоколлекции (iDigBio, https://www.idigbio.org) — это проект, финансируемый Национальным научным фондом, который способствует оцифровке коллекций естествознания и предоставляет данные и изображения для биологических образцов.

• Интегрированная таксономическая информационная система (ITIS, http://www.itis.gov) представляет собой международное партнерство правительственных организаций, целью которого является предоставление достоверной таксономической информации о растениях, животных, грибах и микробах.

Форматы файлов

• Значения, разделенные запятыми (CSV) и Значения, разделенные табуляцией (TSV) — это простые текстовые форматы файлов, используемые для хранения табличных данных, в которых каждая строка представлена ​​строкой в файл и каждое поле (столбец) разделяются запятой (для CSV) или символом табуляции (для TSV).

• FASTA — это простой и широко используемый формат файла, используемый для представления последовательностей нуклеотидов или аминокислот в виде обычного текста, что упрощает их программную обработку.

• Иерархический формат данных (HDF) — это формат двоичных файлов с открытым исходным кодом, предназначенный для хранения больших объемов данных (и связанных с ними метаданных) за счет предоставления иерархической структуры, которую можно сравнить с организацией жесткого диска с каталоги и файлы. Он поддерживается некоммерческой группой HDF, дочерней компанией Национального центра суперкомпьютерных приложений (NCSA).

• Нотация объектов JavaScript (JSON) — это формат обычного текстового файла, который обычно используется для хранения произвольно структурированных данных в виде ключей и значений.Его можно использовать для хранения нереляционных баз данных, поскольку он не зависит от табличного формата данных. Во многих отношениях он заменил XML.

• Общая сетевая форма данных (NetCDF) — это формат двоичных файлов с открытым исходным кодом, предназначенный для хранения больших наборов данных в массивах научных данных, обычно используемых в науках о Земле. Он поддерживается Unidata, некоммерческим членом Университетской корпорации атмосферных исследований (UCAR), которая финансируется Национальным научным фондом.

• Расширяемый язык разметки (XML) — это язык разметки и формат файла, используемый для хранения документов, написанных на нем. Он используется для представления произвольных структур данных и может быть прочитан как человеком, так и машиной.

Программирование и алгоритмы

• Интерфейс программирования веб-приложений (API) обеспечивает способы программного запроса к базам данных через Интернет. В частности, они позволяют пользователям извлекать и работать с небольшим фрагментом большого набора данных.

• Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это файловая система на основе Java, в которой данные хранятся небольшими фрагментами на нескольких резервных узлах.

• MapReduce — это стиль программирования, предназначенный для работы с большими наборами данных в параллельных вычислительных средах. Такие программы состоят из процедуры map , в которой набор данных разбивается на несколько частей, и процедуры сокращения , в которой затем к каждому из срезов применяются итоговые операции.

• Алгоритм безопасного хеширования 2 (SHA-2) — это семейство алгоритмов безопасного хеширования, используемых в криптографическом анализе, часто для проверки целостности файла. Криптографическая хэш-функция преобразует «сообщение» (например, пароли, содержимое файла) в зашифрованное значение. Криптографические хэш-функции легко вычислить из сообщения, но восстановить сообщение из вывода невозможно, а любые модификации сообщения также должны изменить вывод. Алгоритмы SHA часто используются вместо аналогичных инструментов, таких как MD5 (упомянутых в правиле 3 и в правиле 8), которые больше не являются безопасными.Все алгоритмы хеширования уязвимы для атак грубой силы. Реализации Key Derivation Function (KDF), такие как BCrypt и PBKDF2, считаются значительно более безопасными, но по своей конструкции более затратными для вычислений.

• Apache Spark — это вычислительная платформа с открытым исходным кодом для запросов к большим наборам данных в памяти, в отличие от методов на основе диска, таких как MapReduce.

• Язык структурированных запросов (SQL) — это язык программирования, используемый для взаимодействия с системами управления реляционными базами данных.

Аппаратное обеспечение

• мегабайты, гигабайты, терабайты, петабайты — единицы цифровой информации, используемые для измерения размера наборов данных или носителей информации. Первоначально байт был минимальным объемом памяти, необходимым для хранения одного символа текста в компьютере. Приставки мега-, гига-, тера- и пета- относятся к международной системе единиц кратности единицы и соответствуют 10 ⁶ , 10 ⁹ , 10 ¹² и 10 ¹⁵ . , сокращенно М, Г, Т и Р соответственно.

Постоянные идентификаторы

• Идентификаторы Archival Resource Key (ARK) — это URL-адреса, предназначенные для поддержки долгосрочного доступа к информации в Интернете.

• Цифровой идентификатор объекта (DOI) предоставляет уникальные и постоянные идентификаторы для электронных документов (в частности, журнальных статей и наборов данных) в Интернете. Уникальность идентификаторов гарантируется центральным реестром. Разделяя идентификатор и местонахождение документа (т.e., URL), DOI может оставаться фиксированным, даже если местоположение цифрового объекта, на который он указывает, изменяется.

• Постоянный унифицированный указатель ресурсов (PURL) — это URL-адрес, используемый для перенаправления на местоположение электронного объекта в Интернете. DOI и ARK являются примерами реализации PURL.

• Унифицированный указатель ресурсов (URL) определяет местоположение объекта во всемирной паутине; наиболее знакомый тип URL — это адрес веб-сайта.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Г. Уилсона и сообщество инструкторов Software Carpentry за первоначальное вдохновение для этой статьи и обсуждение, состоявшееся на https://github.com/swcarpentry/site/issues/797. Мы благодарим К. Хинсена, Г. Пью и У. Тернера за комментарии к проекту рукописи. Вклад Дж. В. Холлистера, сотрудника Агентства по охране окружающей среды США (EPA), не подвергался экспертной и административной проверке со стороны Агентства.Таким образом, сделанные выводы и мнения принадлежат исключительно автору (авторам) и не обязательно являются мнением Агентства. Упоминание торговых наименований или коммерческих продуктов не является одобрением или рекомендацией к использованию. С. Маунт хотел бы поблагодарить доктора Лоуренса Тратта за рецензирование первого проекта этой статьи.

Отчет о финансировании

DL финансировался Институтом энергетических биологических наук и Национальным центром суперкомпьютерных приложений. FM финансировался iDigBio (Интегрированные оцифрованные биоколлекции), поэтому этот материал основан на работе, поддерживаемой Программой продвижения оцифровки коллекций биоразнообразия Национального научного фонда (Соглашение о сотрудничестве EF-1115210).KHW финансировался Университетом штата Вашингтон. NBZ финансировался Фондом Гордона и Бетти Мур через грант GBMF 2550.03 для Фонда исследований в области наук о жизни. PB финансировался Советом по естественным наукам и инженерным исследованиям Канады и Фондом академического развития Университета Западного Онтарио. TP финансировался за счет гранта NSERC Discovery и стартового гранта Университета Монреаля. Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Каталожные номера

Fostex PD6 -:-:- FUTURE STYLE -:-:- электронные машины и модные художники журнал MUSIC

Привод специально разработан для суровых условий портативного использования. Разработан с нуля для обеспечения виброустойчивости, высокая скорость доступа и, самое главное, высокая надежность. Запись на сменные картриджи DVD-RAM диаметром 8 см с каждой стороны предлагает 1,46 ГБ, например, 126 минут на диск 4-дорожечная запись с частотой 48 кГц/16 бит.

Шестиканальный микшер принимает любой уровень микрофона, с доступно как T-Power (12 В), так и фантомное питание (48 В), или линейный уровень.Реверс фаз предусмотрен на трех четных каналы, в то время как каждый канал имеет регулируемое входное усиление; щедрый отключаемый и переменный фильтр верхних частот; и цифровой ограничитель с настраиваемой пользователем характеристикой через программное обеспечение; возможность маршрутизации: работа в связке с регулятор уровня каждого канала, установленный на лицевой стороне PD-6, переключатель «Подача диска» позволяет разделу записи машина для получения звуковой «подачи» PRE уровня канала управления, что означает, что уровни устанавливаются один раз с более ранней подстройкой горшок, оставив передние регуляторы уровня для шинного микширования; ПОЧТА регулятора уровня канала, обеспечивающего постоянный уровень регулировка на легкодоступных элементах управления; или из Стерео шина, маршрутизируемая переключателем PAN, обеспечивающая не только простое стереомикширование всех шести каналов, но и с помощью сочетание режимов, параллельное микширование (направляющие) дорожки могут производиться во время записи пяти дорожек (моногид дорожка) или четыре дорожки (стереогид): «1+5» и «2+4» режимы записи, так как создаются отдельные файлы BWF. Дополнительные функции, такие как мониторинг PFL и пиковый светодиод индикация на каждом канале дополняет этот гибкий микшер.

Основной Особенности

Формат файла записи BWF (чередование 1 файловый режим) в 2-, 4-, 5- и 6-дорожечном режимах вместе с одновременная запись двух файлов в формате 1+5 и 2+4 дорожек для аудио направляющей дорожки UDF (универсальный формат диска) на DVD-RAM позволяет монтировать и мгновенно читать диски на обоих ПК и платформы Mac.

Встроенный генератор временного кода с +/-1ppm точность и встроенное резервное копирование обеспечивают любую частоту кадров в том числе 23,967 и 29,97+падение и подтягивание вверх/вниз.

может быть 24 часа, запись, свободный ход или внешний в комплекте с джемом, при этом вывод можно воспроизводить или генератор производной совместимости Avid.

файла BWF, записанных на PD-6, можно импортируется непосредственно в Avid Film Composer (в зависимости от версию программного обеспечения) вместе с информацией о сцене, дубле, Номер барабана, событие и т. д.транспортируются и считываются с файлы Метаданные. Область метаданных редактируется пользователем для будущее расширение

Circle Take для пометки файлов/дублей для удобства идентификация, ведущая к быстрому импорту и EDL ссылки

До 100 ключевых точек на файл/дубль

Буквенно-цифровая клавиатура для быстрого файла/дубля Именование дорожек, манипуляции с EDL, местоположение, и Т. Д.

Опция записи файлов SDII и AIFF режимы планируются через обновление ПО

для создания и редактировать несколько ALE (Avid Log Exchange), совместимых редактировать списки решений на DVD-RAM.

IEEE1394 (FireWire) для быстрой резервное копирование и восстановление. При подключении к ПК PD-6 DVD-RAM диски можно установить на рабочий стол.

USB-порт для подключения полноразмерной клавиатуры простота буквенно-цифрового ввода и использование сочетаний клавиш

Pre Record позволяет PD-6 постоянно буфер до 10 секунд аудио

128 x 64 точечный матричный дисплей с подсветкой предлагает различные режимы отображения, включая альтернативный уровень режимов индикации метрового разрешения и обеспечивает высокую видимость с низким энергопотреблением.

Вход/выход вспомогательной шины обеспечивает удаленная работа камеры и мониторинг (например, HD-камера) и переключение между +4 dBu, -10 dBu и &endash;60 dBu для удовлетворения для большинства требований производителей камер. Предоставляется промышленный стандартный 10-контактный разъем Hirose

Два вспомогательных 12-вольтовых выхода для промышленности стандартные 4-контактные разъемы Hirose обеспечивают питание радиомикрофона ресиверы и т.д.чтобы обеспечить действительно автономную работу на локации

Будущие обновления программного обеспечения через DVD-RAM картриджи и загружаются с помощью ПК из специализированного сайт Фостекс.

Гибкий мониторинг через наушники и/или встроенный динамик и усилитель. Все треки комбинации можно отслеживать после диска либо по отдельности или в суммированных режимах моно и стерео.Мониторинг МС как стандарт. Дополнительный возврат и мониторинг стереофонической шины в реальном времени предусмотрен плюс индивидуальный канал PFL. Все доступ через два поворотных и один тумблер

Грифельный микрофон и тон-генератор бортовой

Вход внешнего источника питания работает в пределах диапазон от 12 В до 24 В обеспечивает большую гибкость

Цифровой ввод/вывод, выбираемый между AES/EBU а S/PDIF имеет автоматическое распознавание входа, отменяя индивидуальные аналоговые входы по требованию

NP-1 обеспечивает расчетную часов работы

Внешние входы для синхронизации слов и видео (автоматический выбор) и вывод слов плюс параллельный удаленный разъем

Дополнительный разъем AATON соответствует Спецификации ввода-вывода ASCII и LTC для внешних регистраторов, синхронизирует и т.

Скорость автоматического присвоения имен файлам/дублям время наладки между дублями в соответствии с США и Евро стандарты. Названия отдельных треков переходят к следующему файл/дубль, пока не будет изменен пользователем, если требуется

Комплексное программное обеспечение по выбору UBIT комбинации выходных форматов, включая сцену, дубль, номер события, и т.д.

Соответствующий разъем расширения, позволяющий ПД-6 для стыковки с планируемой полноразмерной стойкой Fostex DVD-RAM и блок питания для увеличения времени записи на местонахождение

ПОЛНАЯ ФУНКЦИЯ СПИСОК

Транспортировка с четырьмя головками, позволяющая снимать ленту (доверительный) мониторинг во время записи (чтение после записи).

Встроенные часы реального времени со временем информация (Год, Месяц, Дата, Часы, Минуты, Секунды) позволяет запись и воспроизведение информации о времени в и из пакет данных области субкода.

Встроенный генератор/считыватель временного кода с Функция «ДЖЕМ». Доступны следующие четыре режима:

1.EXT RUN — генератор таймкода регенерирует входящий внешний тайм-код и записывает его.

2. СВОБОДНЫЙ ЗАПУСК — работает генератор временного кода независимо от выбранного режима работы. это можно настроить генератор на «синхронизацию JAM» с внешним входящий тайм-код с помощью клавиши JAM.

3. REC RUN — работает только генератор временного кода во время записи, чтобы сохранить непрерывность положение таймкода.Генератор можно настроить на «Синхронизация JAM» с внешним тайм-кодом с помощью клавиши JAM.

4. 24h RUN: работает генератор временного кода синхронизация с внутренними часами PD-4Ver. 2M.

Mini DIN (8 контактов) Параллельный пульт дистанционного управления разъем на задней панели предназначен для дистанционного управления устройства.

Новая встроенная функция матрицы наушников предлагает мониторинг в наушниках записей микрофона MS или всего один канал.Выход для наушников переключается между Стерео, моно, R/S, L/M и MS.

Генератор грифельного тона 1 кГц. Выход уровень полностью регулируется с помощью регулятора Master Volume для легко записывать калибровку, а также регулировку уровня до внешнее оборудование.

Начальный временной адрес временного кода Генератор можно запрограммировать с помощью следующих трех методы:

1.Ввести информацию о времени на внешнем таймкод.

2. Установка адреса с помощью «редактировать» ключи

3. Соблюдать информацию о времени из Часы реального времени ПД-4Вер.2М.

Встроенный 3-канальный микшер с панорамированием переключатель (L, Центр, R).

Каналы 1, 2 и 3 можно переключать между микрофоном и линией независимо друг от друга.Когда микрофонный вход выбраны, доступны следующие функции:

1. Фантомное питание P48V

2. Аттенюатор 15/30/0 дБ

3. Фильтр низких частот (переменный 20–300 Гц, -12 дБ/окт.)

4. Цепь ограничителя

Пороговый уровень: -12 дБ

Степень сжатия: 1/2

Время атаки: 20 мс.

Время сброса: 100 мс.

Новая встроенная функция матрицы наушников предлагает мониторинг в наушниках записей микрофона MS или всего один канал. Выход для наушников переключается между Стерео, моно, R/S, L/M и MS.

ПД-4Вер.2М оснащен ошибкой тональная функция.Будет сгенерирован сигнал ошибки наушники или встроенный громкоговоритель, когда любой из происходит следующее:

1. Ошибка ПКМ

2. Перегрузка входа

3. Низкий заряд батареи

Оснащен большим ЖК-дисплеем с подсветкой. Гистограмма высокого разрешения (19 сегментов на канал) также отображает следующую информацию:

1.Тайм-код

2. Время

3. Значение часов реального времени

4. Оставшийся срок службы ленты и батареи (выбирается)

5. Различные идентификаторы

6. Номера программ

7. Ошибка ПКМ

Два источника питания: аккумуляторная батарея (NP-1B или аналогичный) или адаптер переменного тока (дополнительно Fostex АД-15Б).

Два с половиной часа непрерывной работы запись с одной батареей (NP-1B или аналогичная) может быть достигнуто.

Режим настройки обеспечивает следующее функции:

1. Выбор формата цифрового выхода

2. Регулировка контрастности LCD (8 ступеней)

3.Автоматическая идентификация вкл./выкл.

4. Звуковой сигнал ошибки Вкл./Выкл.

5. Неподвижный TC Вкл./Выкл.

ПД-4Вер.2М оснащен «TC GEN CONT». Это позволяет ему запускать генератор тайм-кода в точность генерации кристалла в течение 8 часов непрерывно на одном батарея (НП-1Б или аналог).

Использование батареи (NP-1B или эквивалентной) и адаптера переменного тока вместе или установив 2 сухих разъема AA/UM-3. ячейки, можно менять батарейки во время таймкода продолжает генерироваться.

Доступные частоты дискретизации: 44,1, 48 и 48,048 Гц

Переключаемая частота кадров временного кода: 30, 30DF, 29,97, 29,97DF, 25 и 24 кадра.

Динамик бортового монитора

64-кратная передискретизация дельта-сигма АЦП преобразователь

Найдите точки по временному коду или A-Time функция

S-ID/P-запись не может быть разрешена

Поиск S-ID и функция пустого поиска

Легкий вес: 3.2 кг

Технические характеристики

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Записывающее устройство: E-IDE DVD-RAM (8см)

Формат записи: BWF (SDII(tm) и Планируемый вариант AIFF в будущем)

Носитель записи: DVD-RAM 8 см

Количество каналов: аудио x 6, временной код х1

Частота дискретизации: 44.1/48/88,2/ 96 кГц

Квантизация: 16 бит (44,1/48 кГц) 24 бит (44,1 кГц / 48 / 88,2 / 96 кГц)

Режим дорожки: 2tr 44,1/48/88,2/96 кГц (проверьте запись: включено) 4tr 44,1/48 кГц, 5tr 44,1/48 кГц, 6tr 44,1/48кГц, 2+4тр 44,1/48кГц, 1+5тр 44,1/ 48 кГц

ФИЗИЧЕСКИЙ

Требования к питанию: батарея типа NP-1, переменный ток Адаптер — вариант модели AD-15B, DC11.5В — 24В

Потребляемая мощность 16 Вт

Размеры: 334(Ш) x 109(В) x 241(Д)мм

Вес: 3,5 кг (без аккумулятора)

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

R/P Частотный диапазон: от 20 Гц до 20 кГц +/-1 дБ (полная шкала: 44,1/48 кГц), от 20 Гц до 40 кГц +/-1 дБ (полная шкала: 88,2 / 96 кГц)

Сигнал/шум: 100 дБ (АЦП-ЦАП, 24 бит, ссылка: -18 дБ, fs: 48 кГц) типичный

Динамический диапазон: 100 дБ (АЦП-ЦАП, 24 бита, ref: -18dB, fs:48kHz) типичный

Т.HD: Менее 0,01% (1 кГц, -1 дБ, АЦП-ЦАП, 24 бита, опорное значение: -18 дБ, fs: 48 кГц, тип.)

Разделение каналов: более 90 дБ (1 кГц, 0 дБ, 24 бит, исх.: -18 дБ, fs: 48 кГц)

Разность фаз: в пределах 20º (20 кГц) между каналом

Эталонный уровень записи: -18 / -20 дБ (переключаемый)

Щелчок: меньше -30dBV (-16dBu) пик @ включение/выключение питания

Блок ключевых точек: 100

Срок службы: 2 часа непрерывной работы оценочно, НП-1 NiCd

ВХОД/ВЫХОД РАЗЪЕМЫ
(0dBu = 0.775 В среднекв.)

АНАЛОГОВЫЙ АУДИОВХОД КАН. 1 — 6

: Тип XLR-3-31 (Контакт 2: горячий)

Опорный входной уровень: +4dBu

Максимальный входной уровень: +24 dBu (+41 dBu до фейдер)

Входное сопротивление: более 10 кОм Ом

АНАЛОГОВЫЙ АУДИОВЫХОД TR.1 — 6

: Тип XLR-3-31 (Контакт 2: горячий)

Опорный выходной уровень: +4dBu

Максимальный выходной уровень: +24dBu

: более 2 кОм Ом

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ ВХОД/ВЫХОД

Разъем: 10-контактный — штекер/сбалансированный (Хиросе)

Опорный входной уровень: +4dBu

Максимальный входной уровень: +24dBu

Входное сопротивление: более 10 кОм Ом

Опорный выходной уровень: +4dBu / -10dBu / -60dBu (переключаемый)

Максимальный выходной уровень: +24dBu

: более 2 кОм Ом

Назначение контактов: 1:L-Out+, 2:L-Out-, 3:R-Out+, 4:R-Out-, 5:R-In+, 6:R-In-, 7:L-In+, 8:L-Out-, 9:GND, 10:земля

ЦИФРОВОЙ ВХОД/ВЫХОД

: 25-контактный D-sub (автоматическое программное обеспечение). выбор)

Формат ввода: IEC 60958, часть 2 (S/P DIF) / IEC 60958, часть 3 (AES/EBU), переключаемый

: IEC 60958, часть 2 (S/P DIF) / IEC 60958, часть 3 (AES/EBU), переключаемый

LTC ВХОД

: тип XLR-3-31 (контакт 2: горячий), сбалансированный

Формат: SMPTE/EBU

Опорный входной уровень: 2 Впик-пик

Минимальный уровень ввода: 0.25Впик-пик

: более 20 кОм Ом

Скорость передачи: 2,4 кбит/с

LTC ВЫХОД

: тип XLR-3-32 (контакт 2: горячий), сбалансированный

Формат: SMPTE/EBU

Опорный выход: 2 Впик-пик

: менее 1 кОм Ом

Сопротивление выходной нагрузки: более 600 Ом

ВВОД ВИДЕО/СЛОВА

Разъем: BNC (автоматическое программное обеспечение выбор)

Опорный входной уровень: уровень TTL (с Оконечная нагрузка 75 Ом (ПО)

СЛОВОВОЙ ВЫВОД

: BNC

Выходной уровень: уровень TTL

ВХОД/ВЫХОД опция

: LEMO 5pin

: соответствует ASCII и LTC Ввод/вывод

Назначение контактов: 1:земля, 2:выход LTC, 3:ASCII Ввод/вывод, 4: Аудиокассета (не соответствует), 5: LTC In

IEEE1394

Назначение контактов: 1:TPB-, 2:TPB+, 3:TPA-, 4: ТПА+

USB

Назначение контактов 1:VBUS, 2:D-, 3:D+, 4:земля

ВЫХОД ДЛЯ НАУШНИКОВ

СОЛО или СТЕРЕО/МОНО: 1+2, МС, 3/5+4/6, 1/3/5+2/4/6, 3/5+2/4/6, 1/3+2/4, СТ.ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ ВХОД, СТ. АВТОБУС

Разъем: стереотелефон диаметром 6 мм домкрат

Сопротивление нагрузки: более 32 Ом

Максимальный выходной уровень: 60 мВт (при 32 Ом)

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ ПУЛЬТ ДУ

Разъем: MINI DIN 8-контактный разъем

Назначение контактов: 1:ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ, 2:СТОП, 3:ЗАПИСЬ, 4:ЗЕМЛЯ, 5:SHIFT, 6:REW, 7:VBATT (12–24 В) Макс.500 мА, 8:ФФ

Команда: [SHIFT+PLAY]: Грифельный тон, [SHIFT+STOP]:Текст, [SHIFT+REC]:ПАУЗА [SHIFT+НАЗАД]:|<(Назад), [SHIFT+FF]:|>(FF)

DC12V — 24V IN

Разъем, XLR-4-32, тип

Назначение контактов: 1:ЗЕМЛЯ, 2:НЗ, 3:НЗ, 4:+12 к 24В

DC12V ВЫХОД

: HR10A-7R-4S (Hirose 4pin женский) x2

Макс.: 0,5 А (общий)

Назначение контактов: 1:ЗЕМЛЯ, 2:ЗЕМЛЯ, 3:DC12V, 4: ДВ12В

%PDF-1.5 % 15216 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 15216 495 0000000016 00000 н 0000022156 00000 н 0000022348 00000 н 0000022396 00000 н 0000022444 00000 н 0000023014 00000 н 0000023169 00000 н 0000023283 00000 н 0000024393 00000 н 0000024509 00000 н 0000026490 00000 н 0000026689 00000 н 0000026761 00000 н 0000027041 00000 н 0000027072 00000 н 0000027472 00000 н 0000027552 00000 н 0000028497 00000 н 0000029100 00000 н 0000065488 00000 н 0000102023 00000 н 0000138219 00000 н 0000139732 00000 н 0000175831 00000 н 0000189002 00000 н 0000224975 00000 н 0000243860 00000 н 0000280235 00000 н 0000297600 00000 н 0000334086 00000 н 0000364092 00000 н 0000400150 00000 н 0000433768 00000 н 0000470081 00000 н 0000503077 00000 н 0000539148 00000 н 0000571495 00000 н 0000607724 00000 н 0000643880 00000 н 0000680033 00000 н 0000716310 00000 н 0000752421 00000 н 0000788326 00000 н 0000824328 00000 н 0000860268 00000 н 0000896605 00000 н 0000932792 00000 н 0000949411 00000 н 0000949474 00000 н 0000949622 00000 н 0000949792 00000 н 0000949981 00000 н 0000950176 00000 н 0000950351 00000 н 0000950486 00000 н 0000950646 00000 н 0000950825 00000 н 0000950949 00000 н 0000951124 00000 н 0000951303 00000 н 0000951424 00000 н 0000951588 00000 н 0000951764 00000 н 0000951921 00000 н 0000952050 00000 н 0000952239 00000 н 0000952362 00000 н 0000952518 00000 н 0000952713 00000 н 0000952858 00000 н 0000953013 00000 н 0000953208 00000 н 0000953367 00000 н 0000953515 00000 н 0000953635 00000 н 0000953790 00000 н 0000953933 00000 н 0000954106 00000 н 0000954221 00000 н 0000954333 00000 н 0000954492 00000 н 0000954616 00000 н 0000954727 00000 н 0000954889 00000 н 0000955003 00000 н 0000955126 00000 н 0000955314 00000 н 0000955419 00000 н 0000955614 00000 н 0000955730 00000 н 0000955846 00000 н 0000955989 00000 н 0000956177 00000 н 0000956296 00000 н 0000956413 00000 н 0000956575 00000 н 0000956688 00000 н 0000956804 00000 н 0000956940 00000 н 0000957068 00000 н 0000957211 00000 н 0000957358 00000 н 0000957491 00000 н 0000957643 00000 н 0000957772 00000 н 0000957914 00000 н 0000958053 00000 н 0000958203 00000 н 0000958345 00000 н 0000958481 00000 н 0000958672 00000 н 0000958802 00000 н 0000958943 00000 н 0000959107 00000 н 0000959256 00000 н 0000959422 00000 н 0000959550 00000 н 0000959702 00000 н 0000959862 00000 н 0000959985 00000 н 0000960126 00000 н 0000960247 00000 н 0000960389 00000 н 0000960508 00000 н 0000960649 00000 н 0000960777 00000 н 0000960946 00000 н 0000961048 00000 н 0000961221 00000 н 0000961357 00000 н 0000961479 00000 н 0000961625 00000 н 0000961797 00000 н 0000961915 00000 н 0000962052 00000 н 0000962211 00000 н 0000962326 00000 н 0000962475 00000 н 0000962637 00000 н 0000962788 00000 н 0000962910 00000 н 0000963050 00000 н 0000963206 00000 н 0000963343 00000 н 0000963522 00000 н 0000963646 00000 н 0000963763 00000 н 0000963948 00000 н 0000964065 00000 н 0000964181 00000 н 0000964363 00000 н 0000964468 00000 н 0000964663 00000 н 0000964821 00000 н 0000964982 00000 н 0000965175 00000 н 0000965289 00000 н 0000965424 00000 н 0000965615 00000 н 0000965723 00000 н 0000965845 00000 н 0000966036 00000 н 0000966128 00000 н 0000966276 00000 н 0000966409 00000 н 0000966590 00000 н 0000966704 00000 н 0000966813 00000 н 0000966973 00000 н 0000967080 00000 н 0000967196 00000 н 0000967334 00000 н 0000967519 00000 н 0000967678 00000 н 0000967814 00000 н 0000967972 00000 н 0000968103 00000 н 0000968227 00000 н 0000968366 00000 н 0000968507 00000 н 0000968658 00000 н 0000968800 00000 н 0000968938 00000 н 0000969076 00000 н 0000969223 00000 н 0000969361 00000 н 0000969509 00000 н 0000969642 00000 н 0000969799 00000 н 0000969933 00000 н 0000970110 00000 н 0000970235 00000 н 0000970365 00000 н 0000970488 00000 н 0000970615 00000 н 0000970751 00000 н 0000970894 00000 н 0000971021 00000 н 0000971157 00000 н 0000971303 00000 н 0000971433 00000 н 0000971570 00000 н 0000971697 00000 н 0000971846 00000 н 0000971980 00000 н 0000972110 00000 н 0000972239 00000 н 0000972375 00000 н 0000972512 00000 н 0000972644 00000 н 0000972764 00000 н 0000972914 00000 н 0000973040 00000 н 0000973186 00000 н 0000973317 00000 н 0000973443 00000 н 0000973573 00000 н 0000973710 00000 н 0000973844 00000 н 0000973977 00000 н 0000974114 00000 н 0000974251 00000 н 0000974420 00000 н 0000974562 00000 н 0000974697 00000 н 0000974825 00000 н 0000974982 00000 н 0000975134 00000 н 0000975258 00000 н 0000975409 00000 н 0000975548 00000 н 0000975681 00000 н 0000975815 00000 н 0000975935 00000 н 0000976068 00000 н 0000976230 00000 н 0000976381 00000 н 0000976540 00000 н 0000976680 00000 н 0000976819 00000 н 0000976962 00000 н 0000977089 00000 н 0000977239 00000 н 0000977379 00000 н 0000977491 00000 н 0000977639 00000 н 0000977775 00000 н 0000977971 00000 н 0000978084 00000 н 0000978191 00000 н 0000978354 00000 н 0000978593 00000 н 0000978708 00000 н 0000978862 00000 н 0000979065 00000 н 0000979182 00000 н 0000979299 00000 н 0000979551 00000 н 0000979684 00000 н 0000979818 00000 н 0000980049 00000 н 0000980182 00000 н 0000980319 00000 н 0000980563 00000 н 0000980720 00000 н 0000980857 00000 н 0000981074 00000 н 0000981185 00000 н 0000981330 00000 н 0000981477 00000 н 0000981618 00000 н 0000981756 00000 н 0000981939 00000 н 0000982054 00000 н 0000982169 00000 н 0000982311 00000 н 0000982464 00000 н 0000982591 00000 н 0000982756 00000 н 0000982894 00000 н 0000983042 00000 н 0000983209 00000 н 0000983348 00000 н 0000983519 00000 н 0000983668 00000 н 0000983807 00000 н 0000983978 00000 н 0000984100 00000 н 0000984253 00000 н 0000984384 00000 н 0000984561 00000 н 0000984691 00000 н 0000984821 00000 н 0000984983 00000 н 0000985161 00000 н 0000985292 00000 н 0000985432 00000 н 0000985561 00000 н 0000985690 00000 н 0000985819 00000 н 0000985983 00000 н 0000986183 00000 н 0000986326 00000 н 0000986470 00000 н 0000986632 00000 н 0000986747 00000 н 0000986867 00000 н 0000987035 00000 н 0000987159 00000 н 0000987269 00000 н 0000987438 00000 н 0000987541 00000 н 0000987707 00000 н 0000987820 00000 н 0000988022 00000 н 0000988144 00000 н 0000988254 00000 н 0000988425 00000 н 0000988544 00000 н 0000988667 00000 н 0000988859 00000 н 0000988997 00000 н 0000989115 00000 н 0000989298 00000 н 0000989398 00000 н 0000989522 00000 н 0000989647 00000 н 0000989813 00000 н 0000989994 00000 н 00009 00000 н 00009

00000 н 00009 00000 н 00009

00000 н 00009
00000 н 00009

00000 н 00009