Детальная информация

Целью работы является разработка интеллектуальной микросервисной платформы для сбора, анализа и прогнозирования данных от IoT-устройств. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Провести анализ предметной области и оценку существующих IoT-платформ. 2. Спроектировать архитектуру системы сбора и обработки теле-метрии. 3. Реализовать микросервисы приема, хранения и анализа данных. 4. Интегрировать алгоритмы обнаружения аномалий и прогнозиро-вания. 5. Разработать пользовательский веб-интерфейс и систему рекомен-даций. 6. Проверить работоспособность платформы и оценить результаты работы. В ходе работы исследована специфика потоковых IoT-данных и обос-нован выбор событийно-ориентированной архитектуры. В результате создана платформа, обеспечивающая масштабируемую маршрутизацию телеметрии, анализ временных рядов, автоматическое об-наружение скрытых деградаций и прогнозирование состояния оборудова-ния. Разработан интерфейс для мониторинга событий и выдачи рекоменда-ций. Полученные результаты могут применяться в системах умного дома для перехода к превентивному обслуживанию и проактивному управлению бытовой техникой.

The purpose of the study is to develop an intelligent microservice platform for collecting, analyzing, and forecasting data from IoT devices. The research ad-dresses the following tasks: 1. Analysis of the domain and existing IoT platforms; 2. Architecture design for the telemetry processing system; 3. Implementation of data reception, storage, and analysis micro-services; 4. Integration of anomaly detection and forecasting algorithms; 5. Development of a user web interface and a recommendation system; 6. Platform testing and evaluation of the results. The specifics of IoT data streaming were examined, and an event-driven ar-chitecture was selected. As a result, a platform was developed for continuous telemetry routing, time-series analysis, automatic anomaly detection, and equipment state forecast-ing. A user interface for monitoring and providing recommendations was imple-mented. The results can be applied in smart home systems to transition towards preventive maintenance and proactive management of appliances.