Ученые ЮУрГУ преобразовали "облачные" процессы обработки данных в "туманные"

Эффективный метод обработки потоков данных, собираемых с объектов Интернета вещей, предложили ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ). Результаты исследования, подтвердившего действенность разработанного учеными ПО, опубликованы в высокорейтинговом журнале «Supercomputing Frontiers and Innovations» (Q2).

Все устройства в доме и на производстве можно объединить с помощью интернета в единую сеть. Они смогут обмениваться данными в режиме реального времени и давать своевременный отклик на сигналы датчиков. Именно так работает Интернет вещей (IoT). Однако облако, которое аккумулирует данные устройств, зачастую расположено далеко, и процесс передачи информации занимает значительное время – сотни миллисекунд. Кроме того, данные могут «утечь».

Решением этой проблемы может стать применение концепции «туманных вычислений». В этом случае обработка информации, поступающей с датчиков, проходит на вычислительных устройствах, расположенных в непосредственной близости к источнику. Это уменьшает время отклика.

Возможность преобразования «облачных» процессов обработки данных в «туманные» доказали ученые Высшей школы электроники и компьютерных наук Южно-Уральского государственного университета. В совместном исследовании с коллегами из Центра научных исследований и высшего образования Мексики они представили модель обработки данных и предложили разбить большой вычислительный процесс на микропотоки.

«В нашей модели микропотоки настолько легковесные, что мы можем разместить их на маломощных туманных вычислительных узлах в непосредственной близости от источника данных. Потоки могут быть независимо развернуты, запущены, задачи по обработке данных – выполняться автономно. Таким образом, мы берем на себя задачи, связанные с сохранностью, безопасностью, сами решаем, какие данные хранить и где обрабатывать», – рассказал старший научный сотрудник кафедры Системного программирования, кандидат физико-математических наук Глеб Радченко.

Ученые зарегистрировали программное обеспечение (ПО), которое обеспечит протестированный в исследовании способ работы с потоками информации. Его жизнеспособность была доказана в результате эксперимента. С использованием ресурсов Лаборатории суперкомпьютерного моделирования ЮУрГУ, исследователи провели успешный эксперимент по рефакторингу монолитного потока работ на набор независимых микропотоков.

Работа была выполнена на базе Международной лаборатории проблемно-ориентированных облачных сред ЮУрГУ. Ее руководитель – профессор Андрей Черных (Мексика).

Исследования будут продолжаться, теперь ученые намерены автоматизировать разделение вычислительного процесса на микропотоки. Это станет следующим этапом работы над ПО.

Также отметим, что исследование проводится в рамках гранта РФФИ, полученного аспирантом ВШ ЭКН, и госзадания.

Южно-Уральский государственный университет – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В Год науки и технологий ЮУрГУ принимает участие в конкурсе по программе «Приоритет–2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).


СМИ о нас:

Tass.ru – Наука: Ученые придумали способ управления потоками данных интернета вещей        

Рамблер – Новости: Ученые предложили новый метод обработки данных интернета вещей        

Imag.one: Ученые преобразовали "облачные" процессы обработки данных в "туманные"        

Российская газета: Ученые предложили новый метод обработки данных интернета вещей  


Читайте нас:

 

Дарья Цымбалюк, фото: pixabay.com, Олег Игошин
Контактное лицо по новости: 
Дарья Цымбалюк, тел.: 272-30-11
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.