Конструктор систем конвейерной обработки потоковпространственно-временных данных высокойинтенсивности с возможностями хранения иретроспективной обработки (включая работы подрядчикаМИП «Киберфизические системы»)
Проект направлен на создание программного конструктора для высокоэффективной обработки и хранения потоков пространственно-временных данных, поступающих в режиме, приближенном к реальному времени
Конструктор систем конвейерной обработки потоковпространственно-временных данных высокойинтенсивности с возможностями хранения иретроспективной обработки (включая работы подрядчикаМИП «Киберфизические системы»)
Проект направлен на создание программного конструктора для высокоэффективной обработки и хранения потоков пространственно-временных данных, поступающих в режиме, приближенном к реальному времени
Проект направлен на создание программного конструктора для
высокоэффективной обработки и хранения потоков пространственно-временных данных, поступающих в режиме, приближенном к реальному времени. Это программное обеспечение позволяет обрабатывать большие объемы данных, собранные с геосенсорных сетей и других источников, с возможностью их последующего ретроспективного анализа.
Основные цели и задачи проекта:
● Обработка данных в реальном времени и их хранение: Конструктор
позволяет описывать процессы обработки данных в виде «конвейеров», где
данные последовательно обрабатываются с использованием пространственных предикатов и решений. Эти конвейеры способны обрабатывать до 30 000 запросов в секунду при задержке не более 500 мс, а также хранить данные объемом до 5 Тб.
● Ретроспективный анализ: Хранение и анализ исторических данных позволяют решать задачи долгосрочного мониторинга и анализа событий (например, метеорологических явлений, изменений в экологии и городской
инфраструктуре).
● Гибкость и масштабируемость: Проект поддерживает горизонтальную и
вертикальную масштабируемость, что позволяет ему адаптироваться к
различным типам вычислительных сред, включая кластерные системы.
Потенциальные сферы применения:
1. Ситуационные центры и логистика: Обеспечение аналитики и
предсказательной обработки данных для оптимизации маршрутов и управления транспортом.
2. Энергетика и городское планирование: Сбор и анализ данных для
повышения эффективности энергетических систем и управления городской
инфраструктурой.
3. Сельское хозяйство: Использование данных от геосенсоров и цифровых
платформ для управления аграрными системами и оптимизации
землепользования.
Участники проекта:
Проект реализуется консорциумом, включающим ведущие научные
организации. МИИГАиК является основным координатором, предоставляя научную основу для разработки пространственно-временных методов обработки данных и хранения. Специалисты МИИГАиК обеспечивают высокое качество разработки алгоритмов и методик для пространственного анализа, решая ключевые задачи в исследовательской части и проектировании инфраструктуры.
В то же время партнеры, такие как МИП «Киберфизические системы», также
играют существенную роль в реализации проекта. Они разрабатывают критически важные модули хранения и анализа данных, обеспечивая высокую
производительность и надежность системы. В рамках консорциума работа между участниками организована таким образом, чтобы объединить и максимально эффективно использовать уникальные компетенции и достижения каждой стороны.
высокоэффективной обработки и хранения потоков пространственно-временных данных, поступающих в режиме, приближенном к реальному времени. Это программное обеспечение позволяет обрабатывать большие объемы данных, собранные с геосенсорных сетей и других источников, с возможностью их последующего ретроспективного анализа.
Основные цели и задачи проекта:
● Обработка данных в реальном времени и их хранение: Конструктор
позволяет описывать процессы обработки данных в виде «конвейеров», где
данные последовательно обрабатываются с использованием пространственных предикатов и решений. Эти конвейеры способны обрабатывать до 30 000 запросов в секунду при задержке не более 500 мс, а также хранить данные объемом до 5 Тб.
● Ретроспективный анализ: Хранение и анализ исторических данных позволяют решать задачи долгосрочного мониторинга и анализа событий (например, метеорологических явлений, изменений в экологии и городской
инфраструктуре).
● Гибкость и масштабируемость: Проект поддерживает горизонтальную и
вертикальную масштабируемость, что позволяет ему адаптироваться к
различным типам вычислительных сред, включая кластерные системы.
Потенциальные сферы применения:
1. Ситуационные центры и логистика: Обеспечение аналитики и
предсказательной обработки данных для оптимизации маршрутов и управления транспортом.
2. Энергетика и городское планирование: Сбор и анализ данных для
повышения эффективности энергетических систем и управления городской
инфраструктурой.
3. Сельское хозяйство: Использование данных от геосенсоров и цифровых
платформ для управления аграрными системами и оптимизации
землепользования.
Участники проекта:
Проект реализуется консорциумом, включающим ведущие научные
организации. МИИГАиК является основным координатором, предоставляя научную основу для разработки пространственно-временных методов обработки данных и хранения. Специалисты МИИГАиК обеспечивают высокое качество разработки алгоритмов и методик для пространственного анализа, решая ключевые задачи в исследовательской части и проектировании инфраструктуры.
В то же время партнеры, такие как МИП «Киберфизические системы», также
играют существенную роль в реализации проекта. Они разрабатывают критически важные модули хранения и анализа данных, обеспечивая высокую
производительность и надежность системы. В рамках консорциума работа между участниками организована таким образом, чтобы объединить и максимально эффективно использовать уникальные компетенции и достижения каждой стороны.