Аналіз потокових даних у реальному часі (Streaming Data analysis)
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У тезах розглянуто актуальні підходи до аналізу потокових даних у реальному часі, що набувають значного поширення у зв’язку з розвитком Інтернету речей, фінансових технологій, телекомунікацій та систем моніторингу. Проаналізовано ключові інструменти для обробки потокових даних (Apache Kafka, Apache Flink,
The abstract discusses current approaches to real-time stream data analysis, which are becoming increasingly widespread due to the development of the Internet of Things, financial technologies, telecommunications, and monitoring systems. Key tools for processing streaming data (Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming) are analyzed, as well as machine learning methods focused on working with continuous streams of information. Particular attention is paid to scalability challenges, ensuring low latency, and guaranteeing data integrity. The work demonstrates the prospects for implementing streaming analysis in the fields of cybersecurity, predictive analytics, and smart city systems.
The abstract discusses current approaches to real-time stream data analysis, which are becoming increasingly widespread due to the development of the Internet of Things, financial technologies, telecommunications, and monitoring systems. Key tools for processing streaming data (Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming) are analyzed, as well as machine learning methods focused on working with continuous streams of information. Particular attention is paid to scalability challenges, ensuring low latency, and guaranteeing data integrity. The work demonstrates the prospects for implementing streaming analysis in the fields of cybersecurity, predictive analytics, and smart city systems.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Магденко А., Грицак А. В. Аналіз потокових даних у реальному часі (Streaming Data analysis) // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2026/paper/view/27117.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- Що таке потокова (streaming) база даних? URL: https://data-life-ua.com/db/shcho-take-potokovabaza-danykh/ (дата звернення: 27.09.2025).
- Spark Streaming. URL: https://spark.apache.org/docs/latest/streaming/index.html (дата звернення: 29.09.2025).
- Google Dataflow. URL: https://cloud.google.com/products/dataflow (дата звернення: 01.10.2025).
- Apache Kafka. URL: https://kafka.apache.org/documentation/ (дата звернення: 01.10.2025).
- Apache Flink. URL: https://flink.apache.org/what-is-flink/flink-architecture/ (дата звернення: 03.10.2025).
- Доказова база з потокового ML і concept drift. URL: https://www.evidentlyai.com/ml-inproduction/concept-drift (дата звернення: 03.10.2025).
- Prometheus. URL: https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ (дата звернення: 03.10.2025).
- CERT-UA. URL: https://cert.gov.ua/ (дата звернення: 04.10.2025).
- Загальні міркування щодо приватності. URL: https://gdpr.eu/ (дата звернення: 04.10.2025).