Интеграция облачных, туманных и граничных технологий для оптимизации высоконагруженных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование посвящено анализу методов и инструментов оптимизации работы высоконагруженных систем с использованием облачных, туманных и граничных технологий. Основное внимание уделяется пониманию концепции высоконагруженных систем, выявлению основных причин увеличения нагрузки на такие системы, а также изучению зависимости нагрузки от уровня масштабирования системы, количества пользователей и объема обрабатываемых данных. Введение этих технологий предполагает создание многоуровневой топологической структуры, которая способствует эффективной работе распределенных корпоративных систем и вычислительных сетей. Рассматриваются современные подходы к управлению нагрузками, исследуются основные факторы, влияющие на производительность, и предлагается модель оптимизации, обеспечивающая высокий уровень эффективности и устойчивости системы к пиковым нагрузкам, обеспечивая при этом непрерывность и качество обслуживания конечных пользователей.  Методология основана на комплексном подходе, включающем анализ существующих проблем и предложение новаторских решений для оптимизации, применение архитектурных решений на базе IoT, облачных, туманных и граничных вычислений для улучшения производительности и снижения задержек в высоконагруженных системах. Научная новизна данной работы заключается в разработке уникальной многоуровневой топологической структуры, способной интегрировать облачные, туманные и граничные вычисления для оптимизации высоконагруженных систем. Эта структура позволяет обеспечить улучшенную производительность, снижение задержек и эффективное масштабирование системы, решая при этом проблемы управления большими объемами данных и одновременным обслуживанием множества запросов. Выводы исследования подчеркивают значительный потенциал технологии IoT в улучшении производственных процессов, демонстрируя, как интеграция современных технологических решений может способствовать повышению урожайности, качества продукции и управлению рисками. Результаты работы предоставляют основу для дальнейшего развития умного сельского хозяйства и могут быть применены в различных отраслях для создания эффективных, масштабируемых и унифицированных систем, обеспечивая тем самым новые возможности для устойчивого развития аграрного сектора и других сфер экономики.

Об авторах

Валентин Анатольевич Черепенин

Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова

Email: cherept2@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6310-1939
независимый исследователь

Николай Олегович Смык

Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова

Email: smyk.n@list.ru
независимый исследователь

Сергей Петрович Воробьев

Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова

Email: vsp1999@yandex.ru
доцент; кафедра Информационные и измерительные системы и технологии;

Список литературы

  1. Catal, C.; Tekinerdogan, B. Aligning education for the life sciences domain to support digitalization and Industry 4.0. Procedia Computer Science. 2019, 158, 99-106. doi: 10.1016/j.procs.2019.09.032
  2. Patel, C.; Doshi, N. A novel MQTT security framework in generic IoT model. Procedia Computer Science. 2020, 171, 1399-1408. doi: 10.1016/j.procs.2020.04.150
  3. Subeesh, A.; Mehta, C.R. Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things. Artificial Intelligence in Agriculture. 2021, 5, 278-291. doi: 10.1016/j.aiia.2021.11.004
  4. Faridi, F.; Sarwar, H.; Ahtisham, M.; Kumar, S.; Jamal, K. Cloud computing approaches in health care. Materials Today: Proceedings, 2022, 51, 1217-1223. doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.210
  5. Tzounis, A.; Katsoulas, N.; Bartzanas, T.; Kittas, C. Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges. Biosystems Engineering. 2017, 164, 31-48. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2017.09.007
  6. Tao, W.; Zhao, L.; Wang, G.; Liang, R. Review of the internet of things communication technologies in smart agriculture and challenges. Computers and Electronics in Agriculture. 2021, 189, 106352. doi: 10.1016/j.compag.2021.106352
  7. Moysiadis, V.; Sarigiannidis, P.; Vitsas, V.; Khelifi, A. Smart farming in Europe. Computer Science Review. 2021, 39, 100345. doi: 10.1016/j.cosrev.2020.100345
  8. Raj, M.; Gupta, S.; Chamola, V.; Elhence, A.; Garg, T.; Atiquzzaman, M.; Niyato, D. A survey on the role of Internet of Things for adopting and promoting Agriculture 4.0. Journal of Network and Computer Applications. 2021, 187, 103107. doi: 10.1016/j.jnca.2021.103107
  9. Boursianis, A.D.; Papadopoulou, M.S.; Diamantoulakis, P.; Liopa-Tsakalidi, A.; Barouchas, P.; Salahas, G.; Karagiannidis, G.; Wan, S.; Goudos, S.K. Internet of Things (IoT) and agricultural unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in smart farming: A comprehensive review. Internet of Things. 2022, 18, 100187. doi: 10.1016/j.iot.2020.100187
  10. Singh, S.; Chana, I.; Buyya, R. Agri-Info: Cloud based autonomic system for delivering agriculture as a service. Internet of Things. 2020, 9, 100131. doi: 10.1016/j.iot.2019.10013

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).