ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ АРХІТЕКТУР ОБРОБКИ IOT-ДАНИХ ДЛЯ ЕКОЛОГІЧНОГО МОНІТОРИНГУ НА RASPBERRY PI 5

Анотація

У роботі представлено порівняльне дослідження продуктивності гібридних стратегій мікропакетної обробки екологічних даних з використанням мікрокомп'ютера Raspberry Pi 5. Експеримент базується на реальному потоці даних з датчиків BME688 і SCD41, зібраних протягом 142 годин. У дослідженні порівнюються шість систем зберігання даних різних архітектурних класів: SQLite, PostgreSQL, DuckDB, Polars, ClickHouse і Delta Lake. Експеримент передбачав обробку мікропакетів даних із накопиченням пакетів із 50 записами та фіксацією показників продуктивності системи. Для аналізу результатів використовувалися статистичні параметри часу запису, завантаження процесора та використання оперативної пам'яті, включаючи середні значення, стандартне відхилення та показники квантильної затримки, а також обсяг дискового простору, необхідного для зберігання даних. Отримані експериментальні вимірювання дозволяють безпосередньо порівняти поведінку різних архітектур зберігання даних в однакових умовах експлуатації на периферійному пристрої з обмеженими ресурсами. Аналіз зосереджується не тільки на середній продуктивності виконання, але й на мінливості затримок, які можуть виникати під час операцій збору даних. Такий підхід дозволяє оцінити стабільність і надійність кожної системи в сценаріях обробки даних у реальному часі. Результати показують значні відмінності в продуктивності між досліджуваними системами. Найменші затримки в записі мікропакетів були зафіксовані для SQLite, ClickHouse і Polars, тоді як використання Delta Lake супроводжується значними накладними витратами обчислювальних ресурсів на периферійному обладнанні. Додаткові спостереження показують, що легкі або вбудовані рішення для обробки даних демонструють кращу придатність для периферійних обчислювальних середовищ у порівнянні зі складними розподіленими архітектурами, які вимагають додаткових рівнів обробки. Дослідження надає емпіричну основу для вибору оптимальних архітектур зберігання даних у системах моніторингу навколишнього середовища в режимі реального часу, що працюють на пристроях з обмеженими апаратними ресурсами, та сприяє розробці ефективних конвеєрів обробки даних IoT для периферійних інфраструктур моніторингу.