Аннотация:
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.
Ключевые слова:
управление процессами сбора данных, динамическая сеть, интернет вещей, вычислительные системы, Fog-технологии, управляющие модели сбора данных.
