Вас приветствует Интернет конференция!
Приветствуйем на нашем сайте
АВТОНОМНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ЗАВАНТАЖЕНОСТІ ПОРКОМІСЦЬ НА ВЕЛОСИПЕДНІЙ ПАРКОВЦІ
08.06.2022 00:09
[1. Информационные системы и технологии]
Автор: Савіцька Наталія Григорівна, студентка кафедри ЕОМ, Національний університет «Львівська Політехніка», місто Львів
Теоретичні дослідження базуються на формуванні ефективного розміщення велопарковок у місті, аналізу популярних публічних місць та транспорних розв’язок поруч.
Необхідною умовою для створення та ефективного функціонування МСЗВ є організація своєчасної інформаційної підтримки усіх учасників використання системи, як і клієнтів, так і кінцевих користувачів, тобто велосипедистів.
Технічні підходи сучасних систем базуються лише на виявлення заповненості парковки. Дане рішення повністю базується на використанні апаратних компонентів. Проте даний алгоритм не гарантує вирішення поставленої проблеми. Програмна частина системи повинна забезпечувати мобільність та функціональність шляхом взаємодії із сенсорами збору даних в режимі реального часу. Окрім того, програмна частина моніторингової системи завантаженості велопарковки (в подальшому МСЗВ) повинна виконувати обчислення та власні прогнозування.
Програмні частини системи мають використовувати техлогії Big Data для швидкого аналізу отриманих даних з різних точок міста, де буде власне розміщена апаратна частина МСЗВ. Без використання технологій аналізу зібраних даних, система не може здійснити перехід від традиційної системи до інтелектуальної системи з використанням елементів когнітивних, хмарних технологій та технологій Big Data.
В основу МСЗВ зазвичай покладено оптичний сенсор чи сенсор натиску. Програмна частина зазвичай забезпечує систему оповіщення. У випадку подібної реалізації сенсор відіграє ключову роль. Для створення клієнтоорієнсованої системи, ми повинні поєднати декілька принципів побудови:
● система блокування велосипеду на парковці.
● система, що доволяє відображати кількість вільних паркомісць на кожній з парковок міста.
● система що підтримує збір даних з різних частин міста та інших міст.
Передбачається, що МСЗВ повинна виконувати наступні узагальнені функції:
● здійснити оперативний та безперервний збір інформації по місцях паркування.
● забезпечити достовірну інформацію про вільні місця на парковці.
● Здійснювати статистичний аналіз дослідження доцільності побудови та розширення парковки.
● збір статистики з використання тієї чи іншої парковки за різніх початкових умов
● наявність зручного інтерфейсу, як для обслуговуючого персоналу так і для кінцевих користувачів, створеного під будь-яку операційну систему.
Розробку модулів програмного забезпечення для МСЗВ, що б задовільняла вищевказані умови потрібно виконати з врахуванням характеру даних, які потрібні кінцевому корситувачу.
Для забезпечення автономності та безперервносі подачі даних система повинна мати власну систему живлення, а також флеш-пам’ять. Також система повинна одразу ж передавати дані на віддалений сервер, де власне програмне забезпечення буде здійснювати обробку даних, їх стиснення а також будувати аналітичні шаблони.
Оскільки система передбачає використання хмарних технологій та роботу з великими об’ємами даних, варто продумати і про найбільш ефективний варіант збереження даних, оскільки протягом тривалого використання системи вона може перетворитися на надзвичайно дороговартісну.
Технології Big Data в змозі опрацювати усі наразі відомі формати даних. Проте оберемо той, що буде задовільняти вимоги високого стиснення та швидкого читання даних. Найефективнішим варіантом було б збереження даних в таблицю, для подальшої зручноссті обробки цих даних. Серед файлів, які можуть зберігати дані у такому вигляді, є .csv, .avro, .orc, .parquet, .delta, та багато інших. Розглянемо перечислені варіанти.
Табл.1.
«Порівняння популярних типів файлів»
Як видно, з даного порівняння [1], найдоцільнішим форматом для вирішення поставленої задачі є .parquet. Саме він дозволяє з легкістью оперувати табличними даними, має високе стиснення, а також є чудовим варіантом для роботи з Big Data технологіями.
Для забезпечення безперервності роботи системи – потрібне надійне сховище. Таким засобом може стати сховище у хмарі. Сьогодні хмарних платформ є безліч, однак ми порівняємо трьох лідерів у цій галузі та оберемо найкращий варіант: Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform [2].
Табл. 2
«Порівняння хмарних платформ»
Серед розглянутих варіантів для підтримки ситеми підходить AWS. Тому для збереження даних, будемо використовувати AWS S3.
Оскільки «ідеальна» система передбачає обробку даних в реальному часі, потрібно застосовувати стрімінгові технології Big Data. Саме тут для нас випливає ще одна з переваг формату файлів .parquet – можливість передачі даних невеликими пакетами, тобто мікро-батчами. Такі пакети обробляються надзвичайно швидко, що забезпечить моментальне отриманя результатів
Отож, розглянувши основні принципи побудови «ідеальної» клієнтоорієнтованої системи, можна визначити її переваги серед її конкурентів:
● Система гарантує стабільну роботу
● Система виконує не лише обов’язки оповіщення, але й глибокого аналізу
● Система є зрозумілою та корисною, як для клієнта, що придбав систему, так і для кінцевих користувачів, тобто велосипедистів
● Швидкість роботи системи помітно зростає
● Функціонал системи є широким
Ватро виділити і недоліки даної системи. Головним з них є вартість підтримки системи. Персонал, що її обслуговуватиме, повинен бути висококваліфікованим, а гарантії безперервної роботи, що забезпечується хмарними рішеннями, при невмілому обслуговувані, може коштувати дорого.
Література
[1] Aida NGOM, Comparison of different file formats in Big Data: Jul 23, 2020 (en) – Режим доступу:
https://www.adaltas.com/en/2020/07/23/benchmark-study-of-different-file-format/
[2] Cynthia Harvey, AWS vs. Azure vs. Google Cloud: 2022 Cloud Platform Comparison : August 14, 2021 (en) – Режим доступу: https://www.datamation.com/cloud/aws-vs-azure-vs-google-cloud/
[3] TRANSFORMING BIKE STORAGE (en) – Режим доступу: https://www.cyclepods.co.uk/
[4] AI Smart Parking (en) – Режим доступу: https://www.aitech.vision/products/ai-smart/ai-smart-parking/
[5] Parquet File Format (en) – Режим доступу: https://parquet.apache.org/docs/file-format/
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter
Другие научные работы даной секции
-
ВАЖЛИВІСТЬ ВИКОРИСТАННЯ МЕНЕДЖЕРІВ ПАРОЛІВ У СУЧАСНОМУ СВІТІ
23.05.2022 16:03 -
АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО ВИКОРИСТАННЯ СИСТЕМ ПРИМАНОК ДЛЯ РОЗВІДКИ ЗАГРОЗ
08.06.2022 14:38 -
CHARACTERISTICS OF THE MAIN NLP MODELS
08.06.2022 13:46 -
STRUCTURE OF COMPACT STORAGE OF POLYGONAL 3D MODELS WITH SELECTIVE ACCESS
08.06.2022 13:40 -
ДОСЛІДЖЕННЯ ІНТЕГРАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В СФЕРУ БУДІВНИЦТВА
08.06.2022 12:04
Конференции
Конференции 2024
Конференции 2023
Конференции 2022
Конференции 2021
