https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63603| Title: | Архитектура потоковой обработки и хранения данных биогазовых установок на основе технологий Big Data |
| Other Titles: | Stream processing and data storage architecture for biogas plants based on Big Data technologies |
| Authors: | Исмаилова, А. А. Тажиева, Р. Н. |
| Keywords: | материалы конференций;Big Data;информационные системы;биогазовая установка;потоковая обработка данных;IоТ;анаэробное сбраживание;архитектура данных;хранилище данных |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Исмаилова, А. А. Архитектура потоковой обработки и хранения данных биогазовых установок на основе технологий Big Data = Stream processing and data storage architecture for biogas plants based on Big Data technologies / А. А. Исмаилова, Р. Н. Тажиева // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 38–45. |
| Abstract: | Построена многоуровневая архитектура системы сбора, потоковой обработки и хранения данных, поступающих от сенсорной сети биогазовой установки. Обоснован выбор между «длинным» и «широким» форматами хранения данных в зависимости от требуемой скорости аналитических данных. Цель работы разработка архитектуры сбора и потока данных на основе Big Data для оптимизации процесса анаэробного сбраживания и повышения выхода метана. Научная новизна заключается в интеграции Big Data к специфике биогазовых процессов, который позволяет интегрировать новые типы датчиков без изменения схемы базы данных. |
| Alternative abstract: | A multi-layered architecture for the collection, stream processing, and storage of data received from a biogas plant sensor network has been constructed. The choice between "long" and "wide" data storage formats is justified depending on the required speed of analytical data processing. The objective of the work is to develop a data collection and streaming architecture based on Big Data to optimize the anaerobic digestion process and increase methane yield. The scientific novelty lies in the integration of Big Data with the specific requirements of biogas processes, which allows for the integration of new sensor types without modifying the database schema. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63603 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Ismailova_Arhitektura.pdf | 3.06 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.