Аналіз та дослідження методів обробки даних сенсорів ІоТ
Автор: Слічний Святослав Ігорович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні системи управління рухомими об'єктами (автомобільний транспорт)
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Кваліфіційна робота присвячена аналізу та дослідженню методів обробки даних сенсорів Інтернету речей (IoT). Дослідження охоплює широкий спектр аспектів – від класифікації сенсорів IоT, аналізу існуючих методів обробки даних до детального аналізу та дослідженню ефективності методів стиснення даних Snappy та LZ4 у контексті IoT. Сенсори інтернету речей відіграють важливу роль у збору критичних даних з фізичного світу, необхідних для функціонування інтелектуальних систем. Ці сенсори підкреслюють універсальність і здатність знаходити застосування в самих різних областях, від міського планування до охорони здоров’я і задоволення різних потреб. Класифікація сенсорів відображає різні функції, від оптичних сенсорів, що визначають світло і колір, до акселерометрів, що відстежують рух і орієнтацію. Важливість калібрування і конструкції сенсора підкреслюється його впливом на точність і надійність зібраних даних. Методи обробки даних сенсорів ІоТ оцінюються на фізичному, мережевому та прикладному рівнях системи Інтернету речей. Фізичний рівень фокусується на точності та надійності даних, отриманих з сенсорів. На мережевому рівні оцінюються стратегії оптимізації передачі даних, а на рівні додатків аналізуються методи обробки та представлення даних. Для оцінки ефективності цих методів підкреслюється важливість мінімальних затримок обробки, низької частоти помилок, швидких обчислень і оптимізованого використання ресурсів. Об’єктом дослідження є процеси обробки даних сенсорів в системах Інтернету речей. Предметом дослідження є методи стиснення даних, зокрема Snappy та LZ4, у контексті обробки даних ІоТ. 5 Метою роботи є аналіз та оцінка ефективності різних методів стиснення даних для оптимізації обробки даних у системах Інтернету речей. У першому розділі "Огляд і класифікація сенсорів Інтернету речей" детально розглядаються різноманітні типи сенсорів і їх застосування у важливих секторах, таких як міське планування, енергетика, транспорт та охорона здоров’я. Основна увага приділяється критичній ролі сенсорів у зборі даних для інтелектуальних систем ІоТ. Розділ включає класифікацію сенсорів на основі типів даних, які вони збирають, від оптичних сенсорів, які фіксують світло та колір, до акселерометрів, що відстежують рух і орієнтацію. Також акцентується на важливості точності та надійності даних, які залежать від калібрування та дизайну сенсорів. Другий розділ "Аналіз існуючих методів обробки даних сенсорів IoT" зосереджений на розгляді різноманітних технік обробки даних на трьох основних рівнях: фізичному, мережевому та прикладному. На фізичному рівні розглядаються методи, які забезпечують точність даних від сенсорів через калібрування, фільтрацію та інші техніки. На мережевому рівні вивчаються стратегії для оптимізації передачі даних, включаючи стиснення даних та ефективну агрегацію. На рівні додатків аналізується обробка та аналіз даних для виявлення аномалій та злиття даних. Третій розділ присвячений детальному аналізу методів стиснення даних Snappy та LZ4 у контексті ІоТ. Особливу увагу приділено швидкості обробки і стиснення даних Snappy, а також високій ефективності та оптимізації ресурсів, що пропонує LZ4. В рамках проведених експериментів було виявлено, що LZ4 демонструє більш високу пропускну здатність (близько 1050 байт/мсек) порівняно з Snappy (1000 байт/мсек) та більш простий алгоритмом. Також LZ4 показує нижчу затримку обробки, що робить його вигідним для застосувань, де потрібна швидка обробка даних з мінімальними затримками. Результати експериментів підкреслюють важливість вибору методу стиснення на основі конкретних вимог до швидкості, ефективності та обсягу даних в ІоТ-системах. Ключові слова: Інтернет речей, сенсори ІоТ, методи обробки даних, стиснення даних, алгоритми Snappy, алгоритми LZ4. 6 Перелік використаних літературних джерел: 1. Кравчук П.О., "Методи та засоби обробки даних в системах Інтернету речей", Львів: Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2019. 2. Ziviani, A. et al. "IoTData Compression: State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities", ACM Computing Surveys, 2021. 3. Сollettini, A. і Dalai, M. "Comparison of Data Compression Techniques in IoTApplications", IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020. 4. Liu, B. et al. "A Survey of IoTSensor Data Processing, Fusion, and Analysis Techniques", Sensors, 2020. 5. Конференція "Інноваційні технології в Інтернеті речей", збірник тез, Київ: КНУ імені Тараса Шевченка, 2020. 6. Бондаренко М.Ф., "Сенсори та їх застосування в Інтернеті речей", Одеса: Астропринт, 2020.