| Popis: |
У магістерській дисертації розглянуто проблему синхронізації великих об’ємів даних в реальному часі, що надходять від групи мобільних роботів. В якості рішення обрано хмарні технології. У розділі аналізу проблематики та постановки задачі визначено основні проблеми, що виникають при синхронізації даних такі як затримки в обробці, відмови в роботі сервісів, втрата даних та інші. Поставлено задачу розробити рішення, яке дозволить гнучко масштабувати систему, здійснювати відтворення втраченої інформації під час обробки та мінімізує затримки при надсилання сигналів керування. У розділі вибору технологій проаналізовано можливі технологічні підходи та сервіси хмарного провайдера Amazon Web Services (AWS). Визначено перелік сервісів, що є основними компонентами в архітектурі: AWS IoT, AWS DynamoDB, AWS Kinesis та інші. У розділі проектування архітектури розроблено архітектурні концепції, що вирішують поставлено задачу. Описано сервіси агрегацій даних, що є складовими компонентами спроектованої архітектури. У розділі маркетингового аналізу стартап-проекту здійснено аналіз поточної ситуацію на ринку, створено стратегії та маркетинговий плани для впровадження рішення. Розмір пояснювальної записки – 136 аркушів, містить 57 ілюстрацій, 26 таблиць, 8 додатків. The master's thesis deals with the problem of synchronizing large amounts of real-time data from a group of mobile robots. Cloud technologies were chosen as a solution. In the section of the analysis of problems and statement of the problem the basic problems which arise at data synchronization such as delays in processing, failures in work of services, data loss and others are defined. The task is to develop a solution that will flexibly scale the system, reproduce lost information during processing and minimize delays in sending control signals. The technology selection section analyzes possible technology approaches and services from the cloud provider Amazon Web Services (AWS). The list of services that are the main components in the architecture is defined: AWS IoT, AWS DynamoDB, AWS Kinesis and others. In the section of architecture design, architectural concepts are developed that solve the problem. Data aggregation services that are components of the designed architecture are described. In the section of marketing analysis of the startup project the analysis of a current situation in the market is carried out, strategies and marketing plans for implementation of the decision are created. Explanatory note size – 136 pages, contains 57 illustrations, 26 tables, 8 applications. |
