Візуалізація даних у режимі реального часу для систем мереж IoT: виклики та стратегії оптимізації продуктивності

Автор(и)

  • Lukianets Mykhailo
  • Sulema Yevgeniya

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-148-2023-05

Ключові слова:

візуалізація даних в реальному часі, IoT, прийняття рішень, оптимізація продуктивності.

Анотація

Візуалізація даних в реальному часі стала невід'ємним інструментом для систем прийняття рішень у різних галузях, включаючи фінанси, охорону здо-ров'я, IoT та виробництво. Візуалізація даних в реальному часі дозволяє орга-нізаціям відслідковувати та аналізувати дані в момент їхнього створення. Проте візуалізація даних в реальному часі має перед собою кілька викликів, включаючи продуктивність, якість даних та складність візуалізації. У цій статті було розглянуто важливість візуалізації даних в реальному часі в си-стемах IoT та пов'язані з цим виклики. Зокрема, у статті обговорено виклики візуалізації даних в реальному часі та ідеї щодо підвищення продуктивності. Стаття також надає комплексний аналіз впливу візуалізації даних в реально-му часі на системи IoT та процеси прийняття рішень, висвітливши її перева-ги та потенційні недоліки. Стаття містить обговорення важливості візуалі-зації даних в реальному часі в системах IoT. Далі у статті проведено аналіз викликів, пов'язаних з візуалізацією даних в реальному часі, включаючи якість даних, складність візуалізації та продуктивність. Стаття представляє де-тальний аналіз кожної проблеми, висвітлюючи потенційний вплив на системи візуалізації даних в реальному часі та процеси прийняття рішень. Крім того, у статті висвітлені ідеї щодо підвищення продуктивності візуалізації даних в реальному часі, включаючи впровадження високопродуктивної обчислювальної інфраструктури, оптимізацію обробки та аналізу даних, використання технік кешування, використання технік візуалізації, оптимізованих для продуктивно-сті, впровадження стиснення даних. У висновку у статті підкреслено важли-вість візуалізації даних в реальному часі в системах Інтернету речей та не-обхідність вирішення пов'язаних із цим викликів. Стаття також надає реко-мендації щодо впровадження систем візуалізації даних в реальному часі, ви-світлюючи ключові питання та найкращі практики для забезпечення успішно-го впровадження та оптимальної продуктивності.

Посилання

Keim D. Solving problems with visual analytics: Challenges and applications. / D. Keim, Z. Leishi. // Proceedings of the 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies. – 2011. – pp. 1–4.

Mastering the information age solving problems with visual analytics / D.Keim, J. Kohlhammer, G. Ellis, F. Mansmann., 2010.

Cohen L. Time-frequency distributions-a review / Leon Cohen. // Proceedings of the IEEE 77. – 1989. – №7. – pp. 941–981.

An overview of the NTIA/NIST spectrum monitoring pilot program / [M. Cotton, J. Wepman, J. Kub et al.]. // 2015 IEEE Wireless Communications and Networking Con-ference Workshops (WCNCW). – 2015. – pp. 217–222.

Timelines revisited: A design space and considerations for expressive storytelling. / [M. Brehmer, B. Lee, B. Bach et al.]. // IEEE transactions on visualization and com-puter graphics. – 2016. – №24. – pp. 2151–2164.

Adnan M. Adnan, Muhammad, Mike Just, and Lynne Baillie. "Investigating time series visualisations to improve the user experience / M. Adnan, M. Just, L. Baillie. // Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. – 2016. – pp. 5444–5455.

Visual methods for analyzing time-oriented data / [W. Aigner, S. Miksch, W. Müller et al.]. // IEEE transactions on visualization and computer graphics. – 2007. – №14. – pp. 47–60.

Visual analytics for electromagnetic situation awareness in radio monitoring and management. / [Y. Zhao, X. Luo, X. Lin et al.]. // IEEE transactions on visualization and computer graphics. – 2019. – №26. – pp. 590–600.

Ellis B. Real-time analytics: Techniques to analyze and visualize streaming data / Byron Ellis. – Indianapolis: John Wiley & Sons, 2014.

Завантаження

Опубліковано

2024-03-20