Big data amikor a probléma az adat mérete maga

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Big data amikor a probléma az adat mérete maga"

Átírás

1 Big data amikor a probléma az adat mérete maga Benczúr András MTA SZTAKI Informatika kutató laboratórium MTA május 16.

2 Big Data az új divatszó big data is when the size of the data itself becomes part of the problem big data is data that becomes large enough that it cannot be processed using conventional methods Google sorts 1PB in 33 minutes ( ) Amazon S3 store contains 762B objects ( ) New Relic: 20B+ application metrics/day ( ) Walmart monitors 100M entities in real time ( ) Source: The Emerging Big Data slide from the Intelligent Information Management DG INFSO/E2 Objective ICT Info day in Luxembourg on 26 September 2011

3 Big Data Rétegek Big Data Services Big analytics Fast data

4 Tudományos és üzleti relevancia VLDB 2011 (~100 papers): 6 MapReduce/Hadoop, 10 big data (+keynote), 11 NoSQL architektúra, 6 GPS/szenzor adat cikk tutorial, demo (Microsoft, SAP, IBM NoSQL eszközök) session: Big Data Analysis, MapReduce, Scalable Infrastructures SIGMOD 2011: 70 cikkből 10 új architektúrákról és analitikai alkalmazásukról Gartner 2011 trend No. 5: Next Generation Analytics significant changes to existing operational and business intelligence infrastructures The Economist : Monstrous amounts of data Information is transforming traditional businesses News special issue on Big Data - április

5 Big data : miért pont most? A hardver egyre jobb és olcsóbb? De egyre több adatunk van éppen az IT fejlődés következtében Rossz hír a lineárisnál lassabb algoritmusoknak! Moore törvény (duplázódás 18 havonta) ma már magok száma és nem sebesség!

6 Az algoritmusok rövid története P, NP PRAM elméleti modellek SIMD, MIMD, message passing Thinking Machines: hypercube, CM-5: sok vektorproc Külső táras algortimusok Cray: vektorprocesszorok Map-reduce Google Multi-core Many-core Cloud Flash disk

7 Őstörténet: P, NP P: Gráfbejárás; Feszítőfa 15 5 NP: Steiner fa

8 Algoritmus-történelem: párhuzamos fák Iteratív minimum feszítőerdő építés Kezdetben minden csúcs egy fa; minden iterációban fák egyesülnek (Borůvka) Bentley: A parallel algorithm for constructing minimum spanning trees Harish et al. Fast Minimum Spanning Tree for Large Graphs on the GPU

9 Kit érdekel ez még ma? Képszegmentálás Azonosságfeloldás name ID Mary Smith Mary Doe M. Doe M. Smith

10 Gráfalgoritmusok és elosztott számítási paradigmák Distributed Key-Value Store: eloszott B-fa index Akár szekvenciális algoritmus pl. Project Voldemort MapReduce: map reduce műveletek Google; Apache Hadoop Bulk Synchronous Parallel: superstep: számítás kommunikáció barrier sync Google Pregel; Apache Hama, GraphLab

11 MapReduce gráfalgoritmusok Map: élsúlyok átadása a végpontoknak Reduce: minimum élsúly választás Iteráció, amíg 1 < komponens...

12 BSP példa: komponensek címkézése

13 Kísérletek: azonosság-feloldás Sidló, B, Garzó, Molnár, Infrastructures and bounds for distributed entity resolution. QDB öreg szerver, 4GB memory, 3GHz CPU biztosító ügyféladat (személyenként átlag 2 előfordulás)

14 Kísérletek: azonosság-feloldás 15 öreg szerver, 4GB memory, 3GHz CPU biztosító ügyféladat (személyenként átlag 2 előfordulás)

15 Kísérletek: azonosság-feloldás Összefüggő komponensek HAMA fázisok Hadoop fázisok Rendezés 15 öreg szerver, 4GB memory, 3GHz CPU biztosító ügyféladat (személyenként átlag 2 előfordulás)

16 Elosztott rendszerek Murphy törvénye Fox&Brewer CAP Tétel : C-A-P: kettőt választhatunk! C consistency A Availability AP: egy replika válaszolhat hibásan P Partition-resilience Végül konzisztenssé válhat eventual consistency

17 Konzisztens hash-elés objektumok n szerveren pozíció: ax+b mod n új szerver? pozíció: a x+b mod n+1?? szerver Minden objektum a legközelebbi szerverre kerül

18 Terhelésmegosztás, konzisztens hash a212: a213: a214: a215: Karger, Lehman, Leighton, Panigrahy, Levine, Lewin: Consistent hashing and random trees: distributed caching protocols for relieving hot spots on the World Wide Web. STOC 1997 Szerverek véletlen permutációja

19 Azonosság-feloldás: erősebb korlátok! Halmaz metszet kommunikációs bonyolultsága Θ(n) bit [Kalyanasundaram, Schintger 1992] Következmény: több szerveren elosztott adatok esetén Θ(n) kommunikáció eldönteni, hogy van-e duplikátum! Javasolt módszerek: Blocking [Whang, Menestrina, Koutrika, Theobald, Garcia-Molina. ER with Iterative Blocking, 2009, stb.] Legjobb esetben is minden adatot ki kell cserélni Kapcsolódó terület: Locality Sensitive Hashing nincs minimum, azaz koordináta egyezés LSH hasonló a Donoho Zero norm (nem-0 koordináták száma) negatív eredményekhez Sidló, B, Garzó, Molnár, Infrastructures and bounds for distributed entity resolution. QDB 2011

20 Big Data részterületei Összefoglalás Számítógép-architektúrák processzor tömbök, megfizethető nagyon sok magos eszközök Algoritmusok tervezési elvek a 90-es évekből Adatbázisok elosztott, oszlop-orientált, NoSQL Adatbányászat, Keresés, Gépi tanulás, Hálózatok az alkalmazási területek Algoritmikus gondolkodás és szoftvertervezés Korlátok, hibatűrés, adat és számítás-intenzív feladatok Sok kiforratlan alternatíva (pl. BSP)

21 Kérdések? Benczúr András Laborvezető, Informatika Kutató Labor MTA SZTAKI

Big data áttekintés. Sidló Csaba. MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet

Big data áttekintés. Sidló Csaba. MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet 2014. október 30. Big data áttekintés Sidló Csaba MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport Big Data Üzleti Intelligencia Csoport sidlo@sztaki.mta.hu

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

Big data áttekintés. Sidló Csaba. MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet

Big data áttekintés. Sidló Csaba. MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet 2014. november 6. Big data áttekintés Sidló Csaba MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport Big Data Üzleti Intelligencia Csoport sidlo@sztaki.mta.hu

Részletesebben

Hadoop és használata az LPDS cloud-on

Hadoop és használata az LPDS cloud-on Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd lbendig@ilab.sztaki.hu 2012.04.13 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések

Részletesebben

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu HTE Infokom 2014 Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 IT Szolgáltatásmenedzsment

Részletesebben

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása DBMS spektrum Excel ODBC-ADO API Tevékenységpontok: - DBMS telepítés - ODBC driver telepítése - DSN létrehozatala -Excel-ben ADO bevonása - ADOConnection objektum létrehozatala - Open: kapcsolat felvétel

Részletesebben

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Az Xperteam Zrt. Szolgáltatásaink Oracle termékekkel kapcsolatos kiemelkedő szakismeret:

Részletesebben

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás 2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés

Részletesebben

2278-771061-Y02 2014. márci

2278-771061-Y02 2014. márci A WD és a WD embléma a Western Digital Technologies, Inc. az Egyesült Államokban és más országokban bejegyzett védjegyei; Az absolutely, a WD Re, a WD Se, a WD Xe, a RAFF és a StableTrac a Western Digital

Részletesebben

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek

Részletesebben

Üzemeltetési kihívások 2015

Üzemeltetési kihívások 2015 2015 Kovács József architekt, DBA John Milton Kft. 2015 DBA feladatköre Adatbáziskezelő architektúra, belső-külső komplexitás Komplexitás kezelése, menedzselése, havária Hol van a log? Üzemeltetési esetek

Részletesebben

Longneck Data Integration

Longneck Data Integration Longneck Data Integration open source data quality eszköz MTA SZTAKI Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport Big Data Üzleti Intelligencia Csoport Sidló Csaba sidlo@sztaki.mta.hu http://longneck.sztaki.hu

Részletesebben

SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA

SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA MODELL ALKOTÁS, TECHNIKAI ÉS ARCHITECKTURÁLIS KÉRDÉSEK 1. MODELLEZÉS A modellezés a PCM Model Builder moduljának felhasználóbarát,

Részletesebben

Elosztott rendszer architektúrák

Elosztott rendszer architektúrák Elosztott rendszer architektúrák Distributed systems architectures Irodalom Ian Sommerville: Software Engineering, 7th e. chapter 12. Andrew S. Tanenbaum, aarten van Steen: Distributed Systems: rinciples

Részletesebben

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel 2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi

Részletesebben

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Felhő rendszerek és felhő föderációk Kacsuk Péter MTA SZTAKI Számítási felhő Egy technológia, amely segíti a nagy számítási- és tárolási kapacitás menedzselését A felhasználóknak skálázhatóságot, magas

Részletesebben

Hozzunk ki többet abból amink van. Fehér Lajos

Hozzunk ki többet abból amink van. Fehér Lajos Hozzunk ki többet abból amink van Fehér Lajos Adatelérés Örök érvényű dolgaink Sor láncolás, migráció Index elhasználódás Tábla fregmentálódás Indexek száma Referenciális hivatkozások Triggerek Adatelérés

Részletesebben

Tartalomjegyzék. Köszönetnyilvánítás. 1. Az alapok 1

Tartalomjegyzék. Köszönetnyilvánítás. 1. Az alapok 1 Köszönetnyilvánítás Bevezetés Kinek szól a könyv? Elvárt előismeretek A könyv témája A könyv használata A megközelítés alapelvei Törekedjünk az egyszerűségre! Ne optimalizáljunk előre! Felhasználói interfészek

Részletesebben

Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel. Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó

Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel. Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó Tartalom I. CLM termékek rövid ismertetése II. Projekt menedzsment módszertanokról III. Demo

Részletesebben

KOPI-Fotó: Plágiumkeresés egy lefotózott oldal alapján KOPI-Photo: Searching for plagiarism via a photo

KOPI-Fotó: Plágiumkeresés egy lefotózott oldal alapján KOPI-Photo: Searching for plagiarism via a photo KOPI-Fotó: Plágiumkeresés egy lefotózott oldal alapján KOPI-Photo: Searching for plagiarism via a photo Pataki Máté a, Micsik András b, Kovács László c, Szabó Mihály MTA SZTAKI a mate.pataki@sztaki.hu

Részletesebben

Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Radnai Szabolcs Üzleti Intelligencia Üzletfejlesztési vezető - Kelet-közép Európa régió Az üzleti intelligencia feladata Embedded Business

Részletesebben

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor FELHŐ és a MAINFRAME Irmes Sándor Változik az üzleti környezet Zavaró tényezők viharában Gartner: nexus of forces (összehangolt erőterek) Social: Mindenhol elérhető kapcsolattartás, egyre gazdagabb tartalommal

Részletesebben

Entity Resolution azonosságfeloldás

Entity Resolution azonosságfeloldás Entity Resolution azonosságfeloldás Témák: probléma leírása, példák, változatok megoldások: attribútum-hasonlóság alapúak kapcsolat alapúak (hálózati) egzakt szabály alapúak új eredmények: megoldások minőségének

Részletesebben

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban GPU-k a gravitációs hullám kutatásban Debreczeni Gergely MTA KFKI RMKI (Gergely.Debreczeni@rmki.kfki.hu) e-science Cafè 2011. november 14. Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Á.R.: Megfigyelhető

Részletesebben

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20.

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. 1 2 3 4 5 6 7 8 Pentaho eszköztára Data Integrator Spoon felület Spoon

Részletesebben

IBM Software Group Archiválási technológiák - tartalomkezelés Kovács László Az információ kezelésének evolúciója Struktúrált adatok kezelése '60s Alkalmazások '70s Adatbázisok alkalmazásokra optimalizálva

Részletesebben

EBS nagyvállalati implementációja a performancia szemszögéből

EBS nagyvállalati implementációja a performancia szemszögéből EBS nagyvállalati implementációja a performancia szemszögéből Ajtay László Oracle és Applications DBA 2013. október 9. Miről lesz szó? DBA csapat és menedzselt szervereink NI EBS Architektúra PCP Concurrent

Részletesebben

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI A felhőről általában Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért fontos a felhő? (I) Problémák, ha az infrastruktúra még nem létezik Az ötletek megvalósításához szükséges idő Kutatás a felhők előtt 1. Van egy jó ötlet

Részletesebben

"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."

A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik. "A tízezert mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik dik." A BINB INSYS Előadók: Kornafeld Ádám SYS PROJEKT Ádám MTA SZTAKI kadam@sztaki.hu Kovács Attila ELTE IK attila@compalg.inf.elte.hu Társszerzők:

Részletesebben

StoreWay FDA 1500/2500/2900 középkategóriás moduláris tárolórendszer

StoreWay FDA 1500/2500/2900 középkategóriás moduláris tárolórendszer StoreWay FDA 1500/2500/2900 középkategóriás moduláris tárolórendszer Gazdag funkcionalitású menedzsment szoftver LUN Mapping (Access Control) Cache Partitioning (FDA2900);alkalmazás szerint (LUN) Local

Részletesebben

MIKOR ÉS KINEK ÉRI MEG A FELHŐ?...ÉS ÉRDEKEL-E EZ BÁRKIT? Soós Tamás CEO

MIKOR ÉS KINEK ÉRI MEG A FELHŐ?...ÉS ÉRDEKEL-E EZ BÁRKIT? Soós Tamás CEO MIKOR ÉS KINEK ÉRI MEG A FELHŐ?...ÉS ÉRDEKEL-E EZ BÁRKIT? Soós Tamás CEO Products & Services Sokféle felhő, sok ország, sokféle tapasztalat Gazdasági tekintetben egyértelmű a felhő előnye a házon belüli

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció. Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary

Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció. Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary Üzleti folyamat integráció Kereskedők Beszállítók Partnerek Alkalmazás Disztribútor Belső

Részletesebben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben 2013. november 7. Budapest BI Fórum 1 2013 Oracle Corporation Radnai Szabolcs Oracle - BI BDM ECEMEA Szekeres Péter Neticle

Részletesebben

Internet of Things. Dr. Szepessy Zsolt evopro Innovation Kft. HTE INFOKOM 2014. 2014. október 8-10. 11/10/14

Internet of Things. Dr. Szepessy Zsolt evopro Innovation Kft. HTE INFOKOM 2014. 2014. október 8-10. 11/10/14 Internet of Things Dr. Szepessy Zsolt evopro Innovation Kft. HTE INFOKOM 2014. 2014. október 8-10. 11/10/14 Tartalom! A dolgok Internete koncepció! Megalapozó technológiák! Architektúra! Kutatási kihívások

Részletesebben

Adattárházak és üzleti intelligencia alkalmazások hardver igényei. Kósa Barna

Adattárházak és üzleti intelligencia alkalmazások hardver igényei. Kósa Barna Adattárházak és üzleti intelligencia alkalmazások hardver igényei Kósa Barna filename\location Page 1 Adattárház Hewlett-Packard kompetencia Üzleti intelligencia IT infrastruktúra filename\location Page

Részletesebben

Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek

Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek Big Data Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek BIG DATA Napjainkban rohamosan nő az informatikai rendszerekben tárolt adatok mennyisége. Nemcsak a klasszikus üzleti, vagy termelési adatok kerülnek

Részletesebben

Összegzés és hogyan tovább

Összegzés és hogyan tovább Összegzés és hogyan tovább www.eu-egee.org egee INFSO-RI-508833 We learnt about grids Grids are: heterogenous, dynamic, distributed, wide area infrastructures primarily used for high-performance computing

Részletesebben

Webes keres rendszerek. Webtechnológiák. Webes keres rendszerek. Webes keres rendszerek. Répási Tibor egyetemi tanársegéd

Webes keres rendszerek. Webtechnológiák. Webes keres rendszerek. Webes keres rendszerek. Répási Tibor egyetemi tanársegéd Webtechnológiák Webes keresrendszerek Répási Tibor egyetemi tanársegéd Miskolc Egyetem,Gépészmérnöki kar, Infomatikai és Villamosmérnöki Tanszékcsoport (IVM) Általános Informatikai Tanszék Iroda: Inf.Int.

Részletesebben

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Részletesebben

Hogyan működtethető a telefonrendszer virtuális környezetben? Mészáros Tamás Műszaki fejlesztési vezető

Hogyan működtethető a telefonrendszer virtuális környezetben? Mészáros Tamás Műszaki fejlesztési vezető Hogyan működtethető a telefonrendszer virtuális környezetben? Mészáros Tamás Műszaki fejlesztési vezető Mi is az a virtualizáció? Az erőforrások elvonatkoztatása az erőforrást nyújtó elemektől - kellemesen

Részletesebben

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és

Részletesebben

Játék a fellegekben Cloud Gaming. Készítette: Pardavi Balázs

Játék a fellegekben Cloud Gaming. Készítette: Pardavi Balázs Játék a fellegekben Cloud Gaming Készítette: Pardavi Balázs Tartalom Mi is az a felhő alapú játék? Történelem A Nagy klasszikus DEMO Jelen Jövő Technikai lehetőségek Kérdések? 2 Mi is az a felhő alapú

Részletesebben

Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.

Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Áttekintés Struktúrált és egyéb Információk bármely forrásból dokumentumok

Részletesebben

ITIL bevezetési tapasztalatok

ITIL bevezetési tapasztalatok ÜDVÖZÖLJÜK! Ö Ü ITIL bevezetési tapasztalatok a Budapest Bank-nálnál Bába Tamás Alkalmazás üzemeltetési vezető Seregi Attila Csoport vezető, Alkalmazás üzemeltetés November 23, 2008 Tartalom GE Money és

Részletesebben

Informatikai rendszerek fejlesztése

Informatikai rendszerek fejlesztése Informatikai rendszerek fejlesztése Dr. Csetényi Arthur Előadás: hétfő 8:00 9:20 Fogadóóra: hétfő 9:30 11:00 (Sóház, fszt. 02) E-mail: csetenyi at uni-corvinus dot hu Informatikai rendszerek fejlesztése

Részletesebben

2. Számítógépek működési elve. Bevezetés az informatikába. Vezérlés elve. Külső programvezérlés... Memória. Belső programvezérlés

2. Számítógépek működési elve. Bevezetés az informatikába. Vezérlés elve. Külső programvezérlés... Memória. Belső programvezérlés . Számítógépek működési elve Bevezetés az informatikába. előadás Dudásné Nagy Marianna Az általánosan használt számítógépek a belső programvezérlés elvén működnek Külső programvezérlés... Vezérlés elve

Részletesebben

Kővári Attila, BI projekt

Kővári Attila, BI projekt Innovatív BI konferencia, 2011-11-22 Kővári Attila, BI projekt Az előadás bemutatja, milyen lehetőségeket és problémákat rejtenek magukban az önkiszolgáló BI rendszerek. Foglalkozik az ilyen rendszereknél

Részletesebben

Adatbázis-kezelés. Fülep Dávid. SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9

Adatbázis-kezelés. Fülep Dávid. SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9 Adatbázis-kezelés Fülep Dávid SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9 Adatbázis-kezelés Első előadás 2 Célok Válaszok a következőkhöz hasonló kérdésekre:

Részletesebben

Mobil webszerverek. Márton Gábor Nokia Research Center. W3C Mobilweb Műhelykonferencia, Budapest 2006. október 18.

Mobil webszerverek. Márton Gábor Nokia Research Center. W3C Mobilweb Műhelykonferencia, Budapest 2006. október 18. Mobil webszerverek Márton Gábor Nokia Research Center W3C Mobilweb Műhelykonferencia, Budapest 2006. október 18. 1 2006 Nokia Mobil webszerverek / 2006-10-18 / JWi, GMa Előzmények Klassz lenne, ha a mobiltelefonon

Részletesebben

SQLServer. Védelmi struktúra

SQLServer. Védelmi struktúra SQLServer 4. téma DBMS védelem konfiguráció Védelmi struktúra -szintek: - mit tudsz -jelszó - mid van -kártya - ki vagy -bimetria - Authentikáció - Authorizáció - Audit Védelmi modellek - DAC - MAC 1 -

Részletesebben

Nagy mennyiségű adatok elemzése és előrejelzési felhasználása masszívan párhuzamosítható architektúrával

Nagy mennyiségű adatok elemzése és előrejelzési felhasználása masszívan párhuzamosítható architektúrával Nagy ennyiségű adatok elezése és előrejelzési felhasználása asszívan párhuzaosítható architektúrával Készítette: Retek Mihály Budapesti Corvinus Egyete, Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék A Magyar

Részletesebben

Rendszertervezés ágazat

Rendszertervezés ágazat Rendszertervezés Mérnök informatikus szak BSc Informatikai technológiák szakirány http://www.inf.mit.bme.hu/ Mérnök informatikus BSc A szakirány és ágazatai Informatikai technológiák szakirány Rendszertervezés

Részletesebben

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január Osztott jáva programok automatikus tesztelése Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január Osztott alkalmazások Automatikus tesztelés Tesztelés heurisztikus zaj keltés Tesztelés genetikus

Részletesebben

Szalai Ferenc szferi@gluon.hu. http://www.gluon.hu

Szalai Ferenc szferi@gluon.hu. http://www.gluon.hu Amit mindig is tudni akartál az LDAP-ról, de sosem merted megkérdezni Szalai Ferenc szferi@gluon.hu Bevezető Mi szösz az az LDAP? OpenLDAP szerver adatbázis felépítése szerver beállítása Mire jó az LDAP

Részletesebben

Worldwide LHC Computing Grid

Worldwide LHC Computing Grid Worldwide LHC Computing Grid Új modell a tudományos informatikában Hernáth Szabolcs hernath@mail.kfki.hu MTA KFKI RMKI www.eu-egee.org Tartalomjegyzék 1. Miért Grid? LHC adattárolás és -feldolgozás Computing

Részletesebben

Üzleti alkalmazások Linux platformon Az új SUSE Linux Enterprise 11 termékcsalád bemutatása

Üzleti alkalmazások Linux platformon Az új SUSE Linux Enterprise 11 termékcsalád bemutatása Üzleti alkalmazások Linux platformon Az új SUSE Linux Enterprise 11 termékcsalád bemutatása Hargitai Zsolt Sales Support Manager Novell Kft. The Data Center Discovery Tour in collaboration with: Feladatok

Részletesebben

ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL

ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL nexonbér elektronikus munkabérjegyzék modul Kiszámolta már valaha, hogy mennyibe kerül egyetlen munkavállaló egyetlen havi munkabérjegyzéke (a nyomtatás, a borítékolás

Részletesebben

Vezetői Összefoglaló. Állami Hivatalok számára

Vezetői Összefoglaló. Állami Hivatalok számára Vezetői Összefoglaló Állami Hivatalok számára Vállalatirányítási rendszerekhez kapcsolható térképszerver alkalmazás VARINEX Informatikai Zrt. Technológia: Pitney Bowes Spectrum Spatial for Business Intelligence

Részletesebben

Tivoli Endpoint Manager for Mobile Devices. 2010 IBM Corporation

Tivoli Endpoint Manager for Mobile Devices. 2010 IBM Corporation Tivoli Endpoint Manager for Mobile Devices 2010 IBM Corporation Az IBM Tivoli Endpoint Manager minden iparágban megtalálható Finance/ Banking 130,000 Technology 80,000 Retail / Consumer Pharma/Biotech

Részletesebben

Tudományos folyóiratok és teljes szövegű adatbázisok

Tudományos folyóiratok és teljes szövegű adatbázisok Tudományos folyóiratok és teljes szövegű adatbázisok részlet Sam Brooks EBSCO Publishing című tanulmányából Fordította: Hegyközi Ilona Forrás: http://www.ki.oszk.hu/ebsco/adatbazisok.html#business Az utóbbi

Részletesebben

Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence

<Insert Picture Here> Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Radnai Szabolcs Oracle BI BDM ECEMEA Mi is a térbeli adat? Spatial: Minden polgári személy címadata

Részletesebben

Élő szolgáltatás; minden egyben ERP+CRM+projektek+folyamatok (workflow is)+csoportmunka. Minden fő, modern böngészőn fut.

Élő szolgáltatás; minden egyben ERP+CRM+projektek+folyamatok (workflow is)+csoportmunka. Minden fő, modern böngészőn fut. Az informatikus jelene és jövője a felhőből nézve, 500 céglátogatás tapasztalata alapján Avagy: mit hoz és mit visz a felhő és a SaaS az informatikusoknak? 10xONE Magyarország 10xONE kik vagyunk? Élő szolgáltatás;

Részletesebben

Osztott Objektumarchitektúrák

Osztott Objektumarchitektúrák 1. Kliens szerver architektúra Osztott Objektumarchitektúrák Dr. Tick József Jól bevált architektúra Kliens-szerver szerepek rögzítettek Szerver szolgáltatást nyújt, vagy igénybe vesz Kliens csak igénybe

Részletesebben

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK

Részletesebben

Oracle Enterprise Metadata Management

Oracle Enterprise Metadata Management Oracle Enterprise Metadata Management Rövid bemutató Oracle Enterprise Metadata Management Gollnhofer Gábor 1 Tartalom Bevezetés a metaadatokhoz Oracle Enterprise Metadata Management - OEMM Összefoglaló

Részletesebben

Informatika és növekedés. Pongrácz Ferenc ügyvezető igazgató, IBM ISC Magyarország Kft., az MKT Informatikai Szakosztályának elnöke

Informatika és növekedés. Pongrácz Ferenc ügyvezető igazgató, IBM ISC Magyarország Kft., az MKT Informatikai Szakosztályának elnöke Informatika és növekedés Pongrácz Ferenc ügyvezető igazgató, IBM ISC Magyarország Kft., az MKT Informatikai Szakosztályának elnöke Honnan jön a lendület? Az Infokommunikációs iparág adja!* 1 2 3 Permanens

Részletesebben

TECHNIKAI SEGÉDLET. EMIR Azonosító: TÁMOP-3.2.1-08/1/A-2009-0001. Apertus Közalapítvány

TECHNIKAI SEGÉDLET. EMIR Azonosító: TÁMOP-3.2.1-08/1/A-2009-0001. Apertus Közalapítvány Apertus Közalapítvány NFT Iroda 1088 Budapest, Múzeum u. 17. Telefon: +361-411-5750 Fax: +361-209-3742 http://www.apertus.hu e-mail: iroda@apertus.hu EMIR Azonosító: TÁMOP-3.2.1-08/1/A-2009-0001 TECHNIKAI

Részletesebben

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Popovics László 2014. Október 2. Technológiai evolúció 2000-es évek eleje A 2000-es években főképp monolit rendszereket használtak

Részletesebben

SZTAKI Felhő projekt. Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu. HBONE Workshop 2012

SZTAKI Felhő projekt. Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu. HBONE Workshop 2012 SZTAKI Felhő projekt Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu HBONE Workshop 2012 Miről lesz szó? Előzmények Feladatok Összefoglalás 2 Előzmények Labor szintű felhő kísérletek az intézetben Élenjáró

Részletesebben

Vezetői Összefoglaló. Bank,- és biztosítási szektor számára

Vezetői Összefoglaló. Bank,- és biztosítási szektor számára Vezetői Összefoglaló Bank,- és biztosítási szektor számára Vállalatirányítási rendszerekhez kapcsolható térképszerver alkalmazás VARINEX Informatikai Zrt. Technológia: Pitney Bowes Spectrum Spatial for

Részletesebben

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.

Részletesebben

Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései. Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft.

Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései. Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft. Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft. Tartalom Cloud computing definíció Cloud computing adatbiztonsági szemüveggel

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

Tervezés-Kutatás. VÁLTOZÓ VILÁG Tipping Points az információs- digitális- és média- forradalom

Tervezés-Kutatás. VÁLTOZÓ VILÁG Tipping Points az információs- digitális- és média- forradalom Tervezés-Kutatás 4. VÁLTOZÓ VILÁG Tipping Points az információs- digitális- és média- forradalom naponta 9 milliárd kattintás! ebből 1 milliárd mobilról! 1.China 2. facebook 3.India (1,23) 4.United States

Részletesebben

Big Data, Distributed Storage & Computing. Gombos Gergő

Big Data, Distributed Storage & Computing. Gombos Gergő Big Data, Distributed Storage & Computing Gombos Gergő 640K Big Data? 1981 Big Data Korszerű Adatbázisok 2 Big Data Big data is the term for a collection of data sets so large and complex that it becomes

Részletesebben

Energiahatékony adatközpont az APC-től

Energiahatékony adatközpont az APC-től Energiahatékony adatközpont az APC-től TERVEZÉS ÉPÍTÉS ÜZEMELTETÉS Szarka Attila vezető rendszermérnök Tartalom Trendek, előrejelzések Energia-hatékonyság Élő modell alapú adatközponti menedzsment Piaci

Részletesebben

IT ADVISORY. Biztonság a felhőben. Gaidosch Tamás CISA, CISM, CISSP. 2010. január 20.

IT ADVISORY. Biztonság a felhőben. Gaidosch Tamás CISA, CISM, CISSP. 2010. január 20. IT ADVISORY Biztonság a felhőben Gaidosch Tamás CISA, CISM, CISSP 2010. január 20. Tartalom Cloud hype Mi micsoda? Szempontok Előnyök és kockázatok 1 Hype 2 Hype cloud outsourcing Forrás: Gartner 3 Mit

Részletesebben

Fejlett kereső és lekérdező eszközök egy elektronikus szakfolyóirathoz (IBVS)

Fejlett kereső és lekérdező eszközök egy elektronikus szakfolyóirathoz (IBVS) Networkshop, 2008 Márc. 17 19., Dunaújváros Holl Erdődi: Fejlett kereső... 1 Fejlett kereső és lekérdező eszközök egy elektronikus szakfolyóirathoz (IBVS) Holl András Erdődi Péter MTA Konkoly Thege Miklós

Részletesebben

Az IBM megközelítése a végpont védelemhez

Az IBM megközelítése a végpont védelemhez Az IBM megközelítése a végpont védelemhez IBM PROFESSIONAL SECURITY SERVICES IT SECURITY Sérülékenység centrikus behatolás elhárító rendszer (IPS) Kliens tűzfal Anti-malware technológia VÉGPONT VÉDELEM

Részletesebben

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Tartalom BI mérföld kövek Kezdeti architektúra és kontextus Lokális Adattárház Kialakítása CRM Evolúció Üzleti Intelligencia kiaknázó eszközök

Részletesebben

1. Gyakorlat: Telepítés: Windows Server 2008 R2 Enterprise, Core, Windows 7

1. Gyakorlat: Telepítés: Windows Server 2008 R2 Enterprise, Core, Windows 7 1. Gyakorlat: Telepítés: Windows Server 2008 R2 Enterprise, Core, Windows 7 1.1. Új virtuális gép és Windows Server 2008 R2 Enterprise alap lemez létrehozása 1.2. A differenciális lemezek és a két új virtuális

Részletesebben

Mobilplatformok Merre tart a világ? Kis Gergely MattaKis Consulting

Mobilplatformok Merre tart a világ? Kis Gergely MattaKis Consulting Mobilplatformok Merre tart a világ? Kis Gergely MattaKis Consulting 1 MattaKis Consulting Bemutatkozás Szoftverfejlesztés, informatikai tanácsadás Mobil: Android, BlackBerry (J2ME), iphone Web: JavaEE,

Részletesebben

Projekt beszámoló. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető Rendszer Napon belüli Kereskedéshez

Projekt beszámoló. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető Rendszer Napon belüli Kereskedéshez Projekt beszámoló Projekt azonosítója: Projektgazda neve: Projekt címe: DAOP-1.3.1-12-2012-0080 Pénzügyi Innovációs Iroda Kft. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető

Részletesebben

Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009

Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009 Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009 Előadás tartalma Adatbázis biztonsággal kapcsolatos fogalmak értelmezése Rendszertani alapok Rendszerezési kategóriák

Részletesebben

1. számú melléklet. Az egészséges ivóvíz biztosításához szükséges laboratóriumi fejlesztések megvalósítása. tárgyú közbeszerzési eljárás

1. számú melléklet. Az egészséges ivóvíz biztosításához szükséges laboratóriumi fejlesztések megvalósítása. tárgyú közbeszerzési eljárás 1. számú melléklet Az egészséges ivóvíz biztosításához szükséges laboratóriumi fejlesztések megvalósítása tárgyú közbeszerzési eljárás műszaki leírásához 1 Az OSZIR bemutatása Az OSZIR rendszer (Országos

Részletesebben

OTRS bevezetése és tapasztalatok a DF-ISZK-n

OTRS bevezetése és tapasztalatok a DF-ISZK-n OTRS bevezetése és tapasztalatok a DF-ISZK-n Kovács Csaba István cs.kovacs@mail.duf.hu Szabó József pici@mail.duf.hu Tartalom Kovács Csaba OTRS bemutatása Szabó József megvalósítás lépései ha az idő engedi,

Részletesebben

OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems

OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems GPU-k általános számításokhoz GPU Graphics Processing Unit Képalkotás: sok, általában egyszerű és független művelet < 2006:

Részletesebben

Report on the main results of the surveillance under article 11 for annex II, IV and V species (Annex B)

Report on the main results of the surveillance under article 11 for annex II, IV and V species (Annex B) 0.1 Member State HU 0.2.1 Species code 1358 0.2.2 Species name Mustela putorius 0.2.3 Alternative species scientific name 0.2.4 Common name házigörény 1. National Level 1.1 Maps 1.1.1 Distribution Map

Részletesebben

Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára

Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára Mi a Prediktív Analitika? A Prediktív Analitika segít kapcsolatot létesíteni az adatok és a tevékenységek közt úgy, hogy megbízható módon következtet

Részletesebben

Növekvő befektetés megtérülés és teljesítmény az Emelt Szintű Támogatás (ACS) eredménye

Növekvő befektetés megtérülés és teljesítmény az Emelt Szintű Támogatás (ACS) eredménye Növekvő befektetés megtérülés és teljesítmény az Emelt Szintű Támogatás (ACS) eredménye László Fodor Senior Manager Service Management Advanced Customer Support Services Program Agenda Az Oracle stratégia

Részletesebben

matematikus-informatikus szemével

matematikus-informatikus szemével Ontológiák egy matematikus-informatikus szemével Szeredi Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Mi az ontológia, mire jó, hogyan csináljuk?

Részletesebben

Hálózati WAN forgalom optimalizálása

Hálózati WAN forgalom optimalizálása Hálózati WAN forgalom optimalizálása 2013.11.07 HBONE Workshop Aranyi Ákos NIIF Intézet Bevezetés: Probléma: Kis sávszélesség Nem megfelelő használat: Vírusok,férgek Rosszul beállított szerverek Túl sok

Részletesebben

Az alkalmazás minőségbiztosítás folyamata Fókuszban a teszt-automatizálás

Az alkalmazás minőségbiztosítás folyamata Fókuszban a teszt-automatizálás Az alkalmazás minőségbiztosítás folyamata Fókuszban a teszt-automatizálás Alvicom HP szeminárium 2006 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without

Részletesebben

Számítási felhők (Cloud Computing)

Számítási felhők (Cloud Computing) Intelligens rendszerfelügyelet Számítási felhők (Cloud Computing) Kocsis Imre, Kövi András, Szatmári Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Részletesebben

Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material,

Részletesebben

Személyügyi nyilvántartás szoftver

Személyügyi nyilvántartás szoftver Személyügyi nyilvántartás szoftver A nexonhr személyügyi nyilvántartás szoftver a személyügyi, továbbképzési és munkaköri adatok kezelését teszi lehetővé. A szoftver támogatja a HR adminisztrációs feladatokat,

Részletesebben

Teljes Életút Bázis Adatok

Teljes Életút Bázis Adatok A családtámogatási ellátások folyósításának korszerűsítése TÉBA Teljes Életút Bázis Adatok Előadó: Kálmánné Schlichter Ilona A családtámogatási ellátások 1. A családok támogatásáról szóló 1998. évi LXXXIV.

Részletesebben