В современном мире в значительном количестве предметных областей широко распространены потоковые данные. В то же время часто возникает необходимость потоковой обработки данных в режиме реального времени. При потоковой обработке данных высокую востребованность имеют приближенные алгоритмы, имеющие более высокую эффективность, чем точные алгоритмы, а также прогнозирование состояния потока. В базах данных для хранения результатов запросов используются материализованные представления, однако в большинстве реализаций нет возможности их инкрементального обновления. Таким образом, на рынке существует потребность в инструменте, строящем инкрементально обновляемые материализованные представления потоковых данных, а также дающем возможность применения приближенных алгоритмов обработки потоковых данных и прогнозирования состояния потока. Кроме того, из-за высокого разнообразия потоковых данных, их источников и алгоритмов их обработки и прогнозирования, такой инструмент должен быть расширяемым. Автором статьи был разработан такой инструмент. В статье рассмотрены архитектура и механизм функционирования инструмента. Также в статье изучены перспективы его дальнейшего развития.

потоковые данные, потоковая обработка данных, анализ потоковых данных, материализованные представления, потоковые алгоритмы, приближенные алгоритмы, прогнозирование потока

Гурьянов Артем Игоревич,  ,  orcid.org/0000-0002-9870-7973,  Казанский филиал Межведомственного суперкомпьютерного центра Российской академии наук