Технологія Big Data в інформаційно-вимірювальних комплексах

Abstract

У статті розглянуто особливості обробки та зберігання даних в сучасних інформаційно-вимірювальних комплексах, що функціонують в умовах зростання обсягів вимірювальної інформації та підвищених вимог до швидкодії і надійності. Проаналізовано основні вимоги до даних інформаційно-вимірювальних комплексів, зокрема щодо обсягу, швидкості надходження, структурної різноманітності та достовірності вимірювальної інформації. Наведено класифікацію інформаційно- вимірювальних комплексів за призначенням та визначено характерні типи даних для кожного класу. Розглянуто основні моделі даних, що застосовуються в технологіях Big Data, та обґрунтовано доцільність їх використання в інформаційно-вимірювальних комплексах залежно від специфіки вимірювальних процесів. Показано, що використання гнучких і масштабованих моделей даних забезпечує ефективну інтеграцію, аналіз і довготривале зберігання великих масивів вимірювальної інформації. Особлива увага приділяється можливості порівняння отриманих даних з додатковими джерелами інформації, включаючи дані з Інтернету, що дозволяє підвищити точність аналізу та прогнозування. Також розглядаються приклади практичного застосування моделей даних у контрольно-вимірювальних, діагностичних, моніторингових та керуючих комплексах, що демонструє їх ефективність у різних прикладних задачах. Отримані результати можуть бути використані при проєктуванні та модернізації інформаційно-вимірювальних комплексів з підвищеними вимогами до продуктивності та аналітичних можливостей. The article examines the features of data processing and storage in modern information and measuring complexes that operate in conditions of increasing volumes of measuring information and increased requirements for speed and reliability. The main requirements for data of information and measuring complexes are analyzed, in particular, regarding the volume, speed of receipt, structural diversity and reliability of measuring information. The classification of information and measuring complexes by purpose is presented and the characteristic types of data for each class are determined. The main data models used in Big Data technologies are considered, and the feasibility of their use in information and measuring complexes is substantiated, depending on the specifics of measuring processes. It is shown that the use of flexible and scalable data models provides effective integration, analysis and long-term storage of large arrays of measuring information. Special attention is paid to the possibility of comparing the obtained data with additional sources of information, including data from the Internet, which allows to increase the accuracy of analysis and forecasting. Examples of practical application of data models in control and measuring, diagnostic, monitoring and control complexes are also considered, which demonstrates their effectiveness in various applied tasks. The results obtained can be used in the design and modernization of information and measuring complexes with increased requirements for productivity and analytical capabilities.