Детальная информация

Данная работа посвящена разработке микросервисного серверного приложения системы «умный дом», поддерживающего работу с моделями машинного обучения для получения предсказаний на основе временных рядов. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Исследование архитектуры существующих решений. 2. Исследование возможности интеграции сервисов машинного обучения в программно обеспечение с открытым исходным кодом. 3. Проведение сравнительного анализа работы с разными типами моделей машинного обучения. 4. Исследование способов хранения больших объемов данных в системе. 5. Разработка архитектуры программного обеспечения. 6. Реализация приложения в соответствии с разработанной архитектурой. 7. Тестирование работы разработанного приложения. В результате выполнения работы разработано серверное приложение системы «умный дом», поддерживающее работу с протоколом MQTT и выполняющее классификацию событий на основе временных рядов при помощи сервиса машинного обучения.

This paper is devoted to the development of a microservice server appli-cation of the smart home system that supports working with machine learning models to make predictions based on time series. Tasks that were solved during the work: 1. Study of the architecture of existing solutions. 2. Exploring the possibility of integrating machine learning services into open source software. 3. Conducting a comparative analysis of work with different types of machine learning models. 4. Research of ways to store large amounts of data in the system. 5. Software architecture development. 6. Implementation of the application in accordance with the developed architecture. 7. Testing the operation of the developed application. As a result of the work, a server application of the smart home system has been developed that supports work with the MQTT protocol and performs event classification based on time series using a machine learning service.