Полное описание

Исаева, Ольга Сергеевна. Формирование адаптивных рассылок брокера данных интернета вещей / О. С. Исаева, С. В. Исаев, Н. В. Кулясов. - DOI 10.31799/1684-8853-2022-5-23-31. - Текст : непосредственный // Информ.-упр. системы : научный журнал. - 2022. - N 5. - С. 23-31. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1684-8853.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8

Рубрики:
Искусственный интеллект
Интернет вещей
Дискретное преобразование Фурье
Теорема Котельникова

Кл.слова (ненормированные): интернет вещей -- протокол обмена сообщениями -- message queuing telemetry transport -- дискретное преобразование фурье -- теорема котельникова
Аннотация: Введение: возможности взаимодействия с физическим миром через сетевые инфраструктуры пространственно-распределенных узлов интернета вещей несмотря на неоспоримые преимущества технологии вызывают существенные нагрузки на потребителей информации. В этой связи актуальным является создание методов, обеспечивающих сокращение передаваемых объемов данных за счет адаптивной синхронизации систем мониторинга со временем протекания реальных процессов. Цель: разработать подход к формированию адаптивных рассылок брокера данных на основе исследования цикличности наблюдений устройств интернета вещей. Результаты: в рамках корпоративной сети Красноярского научного центра развернута инфраструктура устройств и приложений интернета вещей для мониторинга показателей температуры, влажности и PM2.5 в специализированных технологических помещениях с телекоммуникационным оборудованием. К собираемым данным применен метод дискретного преобразования Фурье. На основании рассчитанных параметров гармонического ряда сделан вывод о частотных характеристиках данных. Выбраны основные пики, описывающие периодичность данных, определены точки колебаний и по теореме Котельникова выбрана частота дискретизации, обеспечивающая достаточную интенсивность наблюдений. Анализ показал, что для различных помещений данные имеют периодический характер, но их гармонические профили не совпадают. Выбор значений гармоник, амплитуда колебания которых определяет динамику изменений в наблюдаемых данных, следует проводить периодически для каждого наблюдаемого устройства. Этот подход реализован в программном обеспечении брокера, который выдает данные по подпискам от каждого из устройств в соответствии с частотой их изменений. Практическая значимость: анализ частотных характеристик данных определяет настройки брокера, которые сокращают потоки выдаваемой информации, что является одним из аспектов обеспечения надежности инфраструктуры интернета вещей. Кроме того, наблюдение за изменениями характера данных позволяет выявлять неполадки в работе охлаждающих систем, которые могут приводить к выходу из строя сложного дорогостоящего оборудования, обладающего повышенной теплоотдачей.
Доп. точки доступа:
Исаев, Сергей Владиславович
Кулясов, Никита Владимирович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -453024-790006)

Шифр в сводном ЭК: ae9e09fa96bcbc4f9c961314fc9d1e87

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽