Дослідження продуктивності системи управління базами даних тимчасових рядів для IoT-додатків

Abstract

Магістерська дипломна робота на тему «Дослідження продуктивності системи управління базами даних тимчасових рядів для IoT-додатків» присвячена розробці, реалізації та експериментальному дослідженню комплексної програмно-апаратної платформи MRPT_SLAM_IoT_Benchmark_RPi5 для об'єктивного порівняння продуктивності провідних систем управління базами даних часових рядів (TSDB) – QuestDB, InfluxDB, TimescaleDB, ClickHouse в умовах навантаження, що імітує роботу Edge-систем одночасної локалізації та побудови карти (SLAM) та Інтернету речей (IoT). Метою роботи є створення відтворюваного, високопродуктивного бенчмарку на базі мікрокомп'ютера Raspberry Pi 5 для визначення оптимальної TSDB за метриками реального часу. Об'єкт дослідження – це системи керування базами даних часових рядів (Time-Series Database, TSDB), розглянуті в контексті їх розгортання та експлуатації в специфічних умовах IoT та Edge-середовищ. Предмет дослідження – це продуктивнісні характеристики та операційна ефективність обраних TSDB, що проявляються під впливом конкретного, репрезентативного типу навантаження. Для досягнення мети було розроблено Lock-Free C++ фреймворк, що інтегрує: 1. Точну часову синхронізацію (TimeSyncManager) високочастотних сенсорних потоків (IMU до 1 кГц). 2. Асинхронну конкурентну архітектуру на основі Advanced ThreadPool з механізмом Work Stealing для мінімізації блокувань. 3. Уніфікований DB Framework для реалізації асинхронного пакетного запису (submit_batch_async). Вперше на даній платформі виконано вимірювання ключових метрик: Throughput (пропускна здатність) та Latency (затримка) з аналізом P95/P99 перцентилів за допомогою алгоритму T-Digest, що дозволило отримати обґрунтовані рекомендації щодо вибору TSDB для критичних за часом Edge-додатків. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано та реалізовано методику порівняльного тестування TSDB не на синтетичних даних, а в умовах реального навантаження від Edge Visual-Inertial SLAM – системи з жорсткими вимогами до реального часу. Кількісно оцінено вплив продуктивності TSDB (p99 latency) на точність роботи базового алгоритму SLAM (RPE). Практичне значення проявляється в тому, що отримані результати та побудована рекомендаційна модель дозволяють розробникам робототехнічних, IoT та Edge-систем обґрунтовано вибирати TSDB, оптимізуючи витрати на розробку, апаратні ресурси та енергоспоживання. Розроблений програмний модуль інтеграції TSDB у SLAM-пайплайн може бути використаний як відкрите рішення.