АРХІТЕКТУРНИЙ ПІДХІД ПРОГРАМНОЇ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ В ПОТОКОВИХ СИСТЕМАХ

Анотація

У статті запропоновано архітектурний підхід до інтеграції аналізу сигналів у
платформу обробки потокових даних, де моделювання розглядається як компонент, пов’язаний із
керуванням подіями, часовою семантикою та ресурсними обмеженнями виконання для забезпечення
стійкості на рівні системи. Сформульовано системні вимоги до моделей у потокових середовищах
та обґрунтовано їх архітектурну зумовленість як основу проєктування аналітичних компонентів у
системах IoT.
Ключові слова: Інтернет речей, обробка сигналів у реальному часі, архітектури потокової
обробки даних, моделювання сигналів у потокових системах, розподілені аналітичні системи

Список використаних джерел
1. Real-Time Medical Data Analytics in Internet of Things-based Smart Healthcare Systems.
American Journal of Medical Research. 2020. Vol. 7, no. 1. P. 61. URL:
https://doi.org/10.22381/ajmr7120209.
2. Zhang L., Jeong D., Lee S. Data Quality Management in the Internet of Things. Sensors. 2021.
Vol. 21, no. 17. P. 5834. URL: https://doi.org/10.3390/s21175834.
3. Choudhary A. Internet of Things: a comprehensive overview, architectures, applications,
simulation tools, challenges and future directions. Discover Internet of Things. 2024. Vol. 4, no. 1.
URL: https://doi.org/10.1007/s43926-024-00084-3.
4. Vinny S., Brij M. G. Mitigating Security Threats in IoT Networks Using Big Data Analytics
and On-Device Modeling. International Journal of Engineering and Management Research. 2025.
Vol. 15, no. 1. P. 103–112. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.15037481.
5. Kumar N. Internet of Things-IoT: Definition, Characteristics, Architecture, Enabling
Technologies, Application and Future Challenges. Independently Published, 2021.
6. Kamal R. Internet of Things: Architecture and Design Principles. Chennai, India: Mc Graw
Hill India, 2017.
7. Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced
Analytics / M. Armbrust et al. 2021.
8. Ravindran G. S. Next-Generation Data Lakes: Innovations in Real-Time Analytics. Journal of
Computer Science and Technology Studies. 2025. Vol. 7, no. 5. P. 803–809. URL:
https://doi.org/10.32996/jcsts.2025.7.5.90.
9. Akidau T., others. Watermarks in stream processing systems: semantics and comparative
analysis of Apache Flink and Google cloud dataflow. Proc. VLDB Endow. 2021. P. 3135–3147. URL:
https://doi.org/10.14778/3476311.3476389.