DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Мигалевич, С. А. | - |
dc.contributor.author | Марков, А. Н. | - |
dc.contributor.author | Ершов, Д. Г. | - |
dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-03-14T14:10:35Z | - |
dc.date.available | 2024-03-14T14:10:35Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Мигалевич, С. А. Интеграция обработки больших данных в автомобильной промышленности = Integration of big data processing in the automotive industry / С. А. Мигалевич, А. Н. Марков, Д. Г. Ершов // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 66–71. | en_US |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54748 | - |
dc.description.abstract | По мере того как технология Интернета вещей (IoV) становится все более важным
трендом для будущего транспорта, разработка крупных систем IoV становится критической задачей, направленной на обработку больших данных, загружаемых автопарками, и предоставление сервисов на
основе данных. Данные IoV, особенно статусы транспортных средств с высокой частотой (например, местоположение, параметры двигателя), характеризуются большим объемом с низкой плотностью значений
и низким качеством данных. Такие характеристики создают проблемы для разработки приложений в
реальном времени на основе таких данных. В этой статье мы рассматриваем проблемы проектирования
масштабной системы IoV, описывая CarStream, промышленную систему обработки больших данных для
услуг аренды автомобилей с водителем. Подключенная к более чем 30 000 автомобилям, CarStream
собирает и обрабатывает несколько типов данных о вождении, включая статус автомобиля, активность
водителя и информацию о поездках пассажиров. На основе собранных данных предоставляются несколько
сервисов. CarStream была задействована и поддерживается в промышленном использовании в течение трех
лет, собрав более 40 терабайт данных о вождении. В данной статье рассмотрен опыт проектирования
CarStream на основе потоков данных о вождении крупномасштабного характера, а также уроками, извлеченными из процесса решения проблем при проектировании и и поддержке CarStream. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | БГУИР | en_US |
dc.subject | материалы конференций | en_US |
dc.subject | информационные технологии | en_US |
dc.subject | большие данные | en_US |
dc.subject | системы IoV | en_US |
dc.subject | CarStream | en_US |
dc.title | Интеграция обработки больших данных в автомобильной промышленности | en_US |
dc.title.alternative | Integration of big data processing in the automotive industry | en_US |
dc.type | Article | en_US |
local.description.annotation | As the Internet–of–Vehicles (IoV) technology becomes an in creasingly important trend
for future transportation, de signing large–scale IoV systems has become a critical task that aims to
process big data uploaded by fleet vehicles and to provide data–driven services. The IoV data, espe cially
high–frequency vehicle statuses (e.g., location, engine parameters), are characterized as large volume
with a low density of value and low data quality. Such characteristics pose challenges for developing
real–time applications based on such data. In this paper, we address the challenges in de signing a
scalable IoV system by describing CarStream, an industrial system of big data processing for chauffeured
car services. Connected with over 30,000 vehicles, CarStream collects and processes multiple types of
driving data includ ing vehicle status, driver activity, and passenger–trip infor mation. Multiple services
are provided based on the col lected data. CarStream has been deployed and maintained for three years in
industrial usage, collecting over 40 ter abytes of driving data. This paper shares our experiences on
designing CarStream based on large–scale driving–data streams, and the lessons learned from the process
of address ing the challenges in designing and maintaining CarStream. | en_US |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|