Diplomová práce
Získaná ocenění: Cena děkana FI za vynikající závěrečnou práci

Systém na sběr a zpracování senzorových dat z inteligentních domácností

System for collection and processing of smart home sensor data

Bc. Jana Michálková, učo 394511
Anotace

Táto práca sa zaoberá problematikou zberu a spracovania senzorových dát z inteligentných domácností. V práci sú rozoberané súčasné prístupy k spracovávaniu a ukladaniu veľkého množstva semi-štruktúrovaných dát a možnosti platformy Microsoft Azure, ktoré v danej oblasti poskytuje. Získané vedomosti sú aplikované pri návrhu a implementácií systému na zber senzorových dát v inteligentných domácnostiach …více

Abstract

Thesis deals with collection and processing of smart home sensor data. First are discussed current approaches in processing and storing big amounts of semi-structured data and what possibilities offers Microsoft Azure platform in the field. Acquired knowledge is applied on design and implementation of the sensor data collection system for TapHome smart homes. Selected Microsoft Azure services and architectural …více

Klíčová slova
senzorové dáta inteligentné domácnosti Microsoft Azure Internet of Things NoSQL databázy sensor data smart homes NoSQL databases
Zadání práce
Prostudujte oblast zpracování a ukládání velkých dat, především se zaměřením na časové řady pocházející ze senzorů. Prostudujte si existující řešení pro ukládání velkých dat s využitím cloudové platformy Microsoft Azure. Zjištěné vědomosti aplikujte pro vytvoření infrastruktury pro ukládaní dat ze senzorů pro firmu TapHome, která se zabývá implementací "inteligentních domácností". Infrastruktura by se měla vhodně integrovat do již existujícího řešení. Měla by zahrnovat část pro sběr dat pocházející z centrální jednotky TapHome a ukládání do cloudu Microsoft Azure, přičemž bude využívat vhodně zvolenou a navrženou databázi pro tento typ dat. Dále bude vytvořeno rozhraní pro přístup k datům z mobilních zařízení s mobilní aplikací TapHome. V aplikaci pak bude možné vytvořit část pro vizualizaci získaných dat pro uživatele. Architektura celého řešení by měla brát ohled především na parametry škálovatelnosti a nízkých provozních nákladů. Tyto parametry vhodně otestujte a zhodnoťte.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
11. 1. 2017 17:16, RNDr. David Gešvindr, Ph.D.
Plný text práce
2,1 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
slovenština slovenština
Termín obhajoby
10. 2. 2017
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. David Gešvindr, Ph.D.
abs FI MU

Oponent

doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.
KPSK FI MU

Literatura

  • SADALAGE, Pramod J. a Martin FOWLER. NoSQL distilled : a brief guide to the emerging world of polyglot persistence. Upper Saddle River: Addison-Wesley, 2013, xix, 164. ISBN 9780321826626.
  • MARZ, Nathan a James WARREN. Big data : principles and best practices of scalable real-time data systems. Shelter Island: Manning, 2015, xx, 308. ISBN 9781617290343.
  • HOLUBOVÁ, Irena; Jiří KOSEK; Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada Publishing, a.s., 2015, 288 s. Profesionál. ISBN 978-80-247-5466-6.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.