PhD student at the Faculty of Software Engineering and Computer Engineering
аспирант факультета программной инженерии и компьютерной техники
PhD student at the Department of Computer Science and Engineering of
аспирант кафедры вычислительной техники
Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof.; senior researcher
кандидат технических наук, доцент; старший научный сотрудник
PhD student
аспирант
The collection of data from the network with dynamic structure is a complex process that must be performed with considering of security, energy efficiency and latency requirements. To determine the optimal data collection models that meet the stated requirements, the authors analyzed models and methods of data collection in dynamic networks, as well as management processes of data collection. The study allows to determine the most effective technologies for data collection in dynamic networks, which include Fog technologies and clustering technologies. Based on the analysis, the authors have developed the model for data collection managment, which allows to construct and rebuild the structures of data collection models in accordance with the requirements and conditions of data collection. The developed approaches and principles were successfully implemented in practice: a system of data collection was tested for the crane complexes, which is designed to work at production sites. In general, the study allows to identify methods and tools that effectively solve the problems of data collection in the networks with dynamic structure, and to demonstrate the solution of these problems in practice.
Сбор данных в сетях с динамической структурой представляет собой сложный процесс, который должен выполняться с учетом требований к безопасности, энергоэффективности и уровню задержек. Цель данного исследования - определение моделей, методов и средств сбора данных для сетей интернета вещей, имеющих динамическую структуру, которые одновременно отвечали бы современным требованиям к сбору данных в таких сетях: скорости сбора, обработки и передачи данных, объемам затрачиваемых энергоресурсов, уровню безопасности передаваемых данных в условиях динамического изменения структуры сетей, а также разработка моделей управления сбором данных, позволяющих эффективно реализовывать данный процесс. Для определения оптимальных моделей сбора данных, удовлетворяющих заявленным требованиям, авторами рассмотрены модели и методы сбора данных в динамических сетях, а также процессы управления данными. Исследование позволило определить наиболее эффективные технологии сбора данных в динамических сетях, к которым относятся Fog-технологии и технологии кластеризации. На основе проведенного анализа авторами разработана модель управления сбором данных, которая дает возможность производить построение и перестройку структур моделей в соответствии с предъявляемыми к ним требованиями и условиями сбора данных. Разработанные модели и методы авторы с успехом реализовали на практике: была разработана и апробирована система сбора данных с крановых комплексов, которая предназначена для работы на производственных площадках. В целом проведенное исследование позволило выявить методы и средства, эффективно решающие задачи сбора данных в сетях с динамической структурой, и продемонстрировать решение данных задач на практике.