Модель информационного взаимодействия элементов многоуровневой системы цифровых двойников
Ключевые слова:
цифровые двойники, пространственные данные, информационное взаимодействие, единое информационное пространство, обработка данных, токенизация, геоинформационные системы и технологииАннотация
Одной из значимых проблем исследования процессов и явлений в окружающей среде является характерная для технических средств их регистрации пространственно-временная анизотропия. Причиной тому является зачастую крайне неравномерное распределение средств мониторинга по земной поверхности, а также многочисленные выбросы и пропуски в данных, обусловленные как несовершенством используемого оборудования, так и человеческим фактором. Одним из вариантов решения проблемы является применение многоуровневой системы цифровых двойников, базирующихся на соответствующих отраслевых моделях и пополняемой базе архивных данных, что в совокупности с физическими прототипами технических систем обеспечивает высокую плотность покрытия земной поверхности и возможность восстановления соответствующих данных. Вместе с тем нерешенным по-прежнему остается вопрос организации информационного взаимодействия между уровнями системы цифровых двойников, что в значительной степени усугубляется постоянно растущим объемом данных и их неоднородным характером. В работе предлагается организация информационного взаимодействия в системе цифровых двойников на основе формализованного механизма пакетирования пространственно-временной информации, при котором идентификация источников данных выполняется посредством иерархической системы бинарной токенизации. На примере технических систем мониторинга параметров геомагнитного поля и его вариаций рассматриваются особенности практической реализации такого подхода, отличительной особенностью которого является комбинирование традиционной клиент-серверной и инновационной бессерверной архитектур, для реализации высоконагруженного реактивного веб-приложения для работы с анализируемыми данными. Результаты проведенных вычислительных экспериментов подтвердили эффективность предложенных решений, выраженной как в повышении реактивности клиент-ориентированных приложений, так и в увеличении вычислительной скорости формирования и заполнения информационных хранилищ, агрегирующих информацию из распределенных гетерогенных источников.
Литература
2. Гвишиани А.Д., Лукьянова Р.Ю., Соловьёв А.А. Геомагнетизм: от ядра Земли до Солнца. М.: РАН, 2019. 186 с.
3. Гвишиани А.Д., Агаян С.М., Богоутдинов Ш.Р., Каган А.И. Гравитационное сглаживание временных рядов // Труды Института математики и механики УрО РАН. 2011. Т.17. № 2. с. 62–70.
4. Рябова С.А. Геомагнитные вариации и синхронные с ними вариации уровня подземных вод и микросейсмического фона в условиях средних широт: дисс. на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. М., 2018.
5. Kondrashov D., Shprits, Y., Ghil, M. Gap filling of solar wind data by singular spectrum analysis // Geophys. Res. Lett. 2010. no. 37. P. L15101 doi:10.1029/2010GL044138
6. Аббасова Т.С. Развитие виртуальных инструментов для создания цифровых двойников // Информационно-технологический вестник. 2019. № 2(20). C. 79–88.
7. Chen Y. New Approaches for Calculating Moran’s Index of Spatial Autocorrelation // PloS one. 2013. no. 8. P. e68336. doi: 10.1371/journal.pone.0068336.
8. Freni P., Ferro E., Moncada R. Tokenization and Blockchain Tokens Classification: a morphological framework // IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), Rennes, France, 2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISCC50000.2020.9219709.
9. Marchewka-Bartkowiak K., Nowak K. Get Tokenized... The Specificity of Personal Tokens in the Context of Tokenization and Axiological Categorization // Proceedings of the 3rd International Conference on Economics and Social Sciences. 2020. p. 823-831. doi:10.2478/9788395815072-081.
10. Love J. Intermagnet and the Global Community of Magnetic Observatories // AGU Fall Meeting Abstracts. 2006.
11. Stocchero M. Iterative deflation algorithm, eigenvalue equations, and PLS2 // Journal of Chemometrics. 2019. no.33. p.10.1002/cem.3144.
12. Le H. A. Trigger2B: A Tool Generating Event-B Models from Database Triggers // Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. 2021. vol. 343. pp.1-7. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67101-38.
13. Lenz M. Silent-Cron: A Cron Wrapper // Raku Fundamentals. 2020. pp.59-80. doi:10.1007/978-1-4842-6109-5_6.
14. Voss N., Becker T., Mencer O., Gaydadjiev G. Rapid Development of Gzip with MaxJ // Lecture Notes in Computer Science. 2017. vol. 10216. p. 60-71. doi: 10.1007/978-3-319-56258-2_6.
15. Mittal H. Digital twin: An overview // CSI Communications. 2020. no. 44.
16. Carver J., Penzenstadler B., Scheuner J., Staron M. (Research) Insights for Serverless Application Engineering // IEEE Software. 2021. vol. 38. pp.123-125. doi:10.1109/MS.2020.3028659.
17. Mahmoudi N., Khazaei H. Performance Modeling of Serverless Computing Platforms // IEEE Transactions on Cloud Computing. 2020. pp. 1-1. doi: 10.1109/TCC.2020.3033373.
18. Martins H., Araujo F., Cunha P. R. Benchmarking Serverless Computing Platforms // Journal of Grid Computing. 2020. vol. 18. doi: 10.1007/s10723-020-09523-1.
19. Ali S., Alauldeen R., Ruaa A. What is Client-Server System: Architecture, Issues and Challenge of Client-Server System (Review) // HBRP Publication. 2020. pp.1-6. doi: 10.5281/zenodo.3673071.
20. Zhu Y., Wu W., Li D. Efficient Client Assignment for Client/Server Systems // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2016. no. 13. pp. 1-10. doi: 10.1109/TNSM.2016.2597269.
21. Iskandar T., Lubis M., Kusumasari T., Lubis A. Comparison between client-side and server-side rendering in the web development // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2020. no. 801. pp. 012136. doi: 10.1088/1757-899X/801/1/012136.
22. Zeng Z., Zhang H. A Study on Cache Strategy of CDN Stream Media // IEEE 9th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC), Chongqing, China, 2020. pp. 1424-1429. doi: 10.1109/ITAIC49862.2020.9338805.
23. Sharma K., Marjit U., Biswas U. Efficiently Processing and Storing Library Linked Data using Apache Spark and Parquet // Information Technology and Libraries. 2017. no.37. pp. 29-34. doi:10.6017/ital.v37i3.10177.
24. Kostinskiy S., Shaikhutdinov D., Narakidze N. Loss Counter in Power Double Winding Transformers Implementing the Method of Conditionally Constant Coefficients in Online Mode Using the Information Platform // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2020. no. 63. pp.79-85. doi: 10.17213/0136-3360-2020-5-79-85.
25. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Enikeev T.A., Vorobeva G.R. Geoinformation system for analyzing the dynamics of extreme geomagnetic disturbances from observations of ground stations // Computer Optics. 2020. no. 44(5). pp. 782-790. doi: 10.18287/2412-6179-CO-707.
26. Воробьев А.В., Воробьева Г.Р., Юсупова Н.И. Концепция единого пространства геомагнитных данных // Труды СПИИРАН. 2019. в. 18, т. 2. c.390–415.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Гульнара Равилевна Воробьева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).