industry-2630319_1920

Как сообщает информационное агентство ТАСС, ученые из России и Мексики предложили метод обработки потоков данных, собираемых с объектов интернета вещей. Результаты исследования опубликовал научный журнал Supercomputing Frontiers and Innovations, кратко об этом пишет пресс-служба Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ).

Интернетом вещей называют сеть устройств, которые могут обмениваться данными в режиме реального времени. Однако облако, которое аккумулирует данные, зачастую расположено далеко, и процесс передачи информации занимает сравнительно большое время – в пределах сотни миллисекунд. Кроме того, данные могут "утечь".

Одним из способов решения 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.

"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", – говорится в сообщении.

По словам одного из авторов работы, старшего научного сотрудника ЮУрГУ Глеба Радченко, в разработанной модели микропотоки настолько легковесные, что их можно разместить 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", – сказал Радченко.

Ученые также зарегистрировали программное обеспечение, которое обеспечит протестированный в исследовании способ работы с потоками информации. Его эффективность проверили в ходе эксперимента с использованием ресурсов Лаборатории суперкомпьютерного моделирования вуза.

 

Источник фото: https://www.susu.ru/