Сучасний Стан Та Перспективи Розвитку Методів Оброблення Гетерогенних Потокових Даних

Abstract

Оброблення гетерогенних потокових даних — це сфера досліджень і розробок у сфері аналітики даних, що в наш час розвивається доволі стрімко. Поширення різноманітних джерел даних, включаючи соціальні медіа, сенсорні мережі та пристрої Інтернету речей (IoT) призвело до зростання неоднорідності потокових даних з точки зору типів даних, форматів та швидкості їх генерації. Це створює значні труднощі в обробленні та аналізі даних у реальному часі для виділення корисної інформації. Різноманітність типів даних, форматів і швидкості генерування потокових даних створює нові завдання, вирішення яких потребує застосування передових методів і алгоритмів для ефективного оброблення й аналізу. Потоки даних можуть складатися з різних типів даних, таких як текст, зображення, відео, дані з датчиків і публікації в соціальних мережах, кожен зі своїми унікальними характеристиками та структурою. Потоки даних можуть надходити в різних форматах, включаючи структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані, для яких можуть знадобитися різні підходи до оброблення. Крім того, швидкість, з якою генеруються потоки даних, може змінюватися: від високошвидкісних потоків даних, які вимагають обробки в реальному часі, до низькошвидкісних потоків даних, які дозволяють пакетне оброблення. Щоб вирішувати проблеми неоднорідності потокових даних, потрібні надійні методи, які можуть обробляти дані різних типів, форматів і швидкостей, щоб забезпечити точний і значущий аналіз даних у реальному часі. У цьому огляді аналізуються поточні дослідження та публікації з оброблення гетерогенних потокових даних. У статті розглядаються проблеми та можливості оброблення потоків різних типів даних у режимі реального часу. Розглянуто останні дослідження та публікації в цій галузі, включно з досягненнями в структурах потокової обробки, алгоритмах машинного навчання, периферійних обчисленнях, Інтернеті речей, штучному інтелекті та квантових обчисленнях. Стаття містить огляд сучасного стану та перспектив розвитку оброблення гетерогенних потокових даних; представлені провідні сучасні дослідження, включаючи ключові висновки та ідеї. Наведено перспективи та пропозиції подальших досліджень та інновацій у даній галузі, підкреслюючи необхідність розв'язання таких проблем, як неоднорідність даних, швидкість передачі даних, дрейф концепції, конфіденційність і безпека, потенціал квантових обчислень для оброблення даних у реальному часі.