Original title: Efektivní zpracování časových sérií z chytrých zařízení
Translated title: Efficient Processing of Time Series from Smart Devices
Authors: Hofman, Dominik ; Bartík, Vladimír (referee) ; John, Petr (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2026
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá zpracováním dat v prostředí Internetu věcí (IoT), kde vznikají velké objemy časově závislých dat z různorodých zdrojů. Jedná se jak o data ze senzorických zařízení, tak o externí otevřené datové zdroje, které jsou často poskytovány například v rámci chytrých měst. Existuje řada platforem určených pro sběr a práci s těmito daty. Tato práce se zaměřuje na platformu RIoT, v jejímž rámci je řešena integrace různých typů datových zdrojů a návrh jednotného přístupu k jejich zpracování. Součástí řešení je zajištění jejich pravidelného získávání, sjednocení datové struktury a jejich následné začlenění do společného datového toku platformy. Na základě analýzy současného řešení je navržen způsob rozšíření datové vrstvy platformy, který umožňuje efektivnější práci s různými typy dat. Navržený přístup kombinuje specializované úložiště pro časově závislá data s doplňkovou vrstvou určenou pro méně strukturované informace. Současně dochází k úpravám části systému zajišťující zpracování dat, definici rozhraní pro práci s datovými úložišti a úpravě toku dat při jejich zápisu i čtení. Navržené řešení je implementováno v prostředí RIoT a ověřeno z hlediska funkčnosti. Výsledkem práce je zvýšení flexibility při práci s daty, zlepšení odezvy při jejich čtení a vytvoření prostoru pro další rozvoj platformy v oblasti zpracování IoT dat. This thesis focuses on data processing in the Internet of Things (IoT) environment, where large volumes of time-dependent data are generated from various sources. These include both sensor devices and external open data sources, which are often provided, for example, within smart city initiatives. There are many platforms designed for collecting and processing such data. This thesis focuses on the RIoT platform, within which the integration of different data sources and the design of a unified approach to their processing are addressed. The solution includes ensuring regular data acquisition, unification of data structures, and their subsequent inclusion into a shared platform data stream. Based on the analysis of the existing solution, an approach for extending the platform’s data layer is proposed to enable more efficient handling of different data types. The proposed approach combines a specialized storage for time-dependent data with a supplementary layer designed for less structured information. At the same time, modifications are made to the part of the system responsible for data processing, the definition of interfaces for data storage access, and the adjustment of data flow during both writes and reads. The proposed solution is implemented within the RIoT platform and evaluated in terms of functionality. The result of this work is increased flexibility in data handling, improved read performance, and the creation of space for further development of the platform in the area of IoT data processing.
Keywords: Data processing; InfluxDB; Internet of Things; IoT; MongoDB; Open data; Smart city; Smart devices; Time series; Chytrá zařízení; InfluxDB; Internet věcí; IoT; MongoDB; Otevřená data; Smart city; Zpracování dat; Časové série

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/260286

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-777023


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses