Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних
The article presents a novel approach to managing time-series data in smart home systems that balances real-time analytics with efficient historical data storage. A hybrid architecture combining Azure CosmosDB for real-time data processing and Azure Synapse for historical data analytics demonstrates...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/796 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power Technologies| _version_ | 1856543906304360448 |
|---|---|
| author | Талах, М.В. Дворжак, В.В. Ушенко, Ю.О. |
| author_facet | Талах, М.В. Дворжак, В.В. Ушенко, Ю.О. |
| author_sort | Талах, М.В. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-12T10:58:28Z |
| description | The article presents a novel approach to managing time-series data in smart home systems that balances real-time analytics with efficient historical data storage. A hybrid architecture combining Azure CosmosDB for real-time data processing and Azure Synapse for historical data analytics demonstrates significant performance advantages. The system achieves up to 165-fold acceleration in analytical query execution (from 3.3 seconds to 20 milliseconds for time-series aggregation queries) while reducing the number of read operations by 17. Implementing optimization strategies, such as state-based recording and interval-based storage, significantly reduces data volume while maintaining temporal data integrity. The system demonstrates linear scalability, handling up to 1 million write operations per second, and achieves compression ratios of up to 5:1 in CosmosDB and 10:1 in Synapse. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:10:40Z |
| format | Article |
| id | oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-796 |
| institution | Optoelectronic Information-Power Technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T08:10:40Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Vinnytsia National Technical University |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7962026-01-12T10:58:28Z Time series data management in smart home systems: balancing real-time analytics and data storage Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних Талах, М.В. Дворжак, В.В. Ушенко, Ю.О. time series data smart home systems IoT real-time analytics historical data storage hybrid database architecture data optimization NoSQL relational databases big data management дані часових рядів системи розумного дому Інтернет речей аналітика в режимі реального часу зберігання історичних даних гібридна архітектура бази даних оптимізація даних NoSQL реляційні бази даних управління великими даними The article presents a novel approach to managing time-series data in smart home systems that balances real-time analytics with efficient historical data storage. A hybrid architecture combining Azure CosmosDB for real-time data processing and Azure Synapse for historical data analytics demonstrates significant performance advantages. The system achieves up to 165-fold acceleration in analytical query execution (from 3.3 seconds to 20 milliseconds for time-series aggregation queries) while reducing the number of read operations by 17. Implementing optimization strategies, such as state-based recording and interval-based storage, significantly reduces data volume while maintaining temporal data integrity. The system demonstrates linear scalability, handling up to 1 million write operations per second, and achieves compression ratios of up to 5:1 in CosmosDB and 10:1 in Synapse. Стаття представляє новий підхід до управління даними часових рядів у системах розумного будинку, зосереджуючись на балансі між аналітикою в реальному часі та ефективним зберіганням історичних даних. Гібридна архітектура, яка поєднує Azure CosmosDB для обробки даних у реальному часі та Azure Synapse для аналітики історичних даних, демонструє значні переваги в продуктивності. Система досягає прискорення до 165 разів у виконанні аналітичних запитів (від 3,3 секунди до 20 мілісекунд для запитів агрегації часових рядів) при одночасному зменшенні кількості операцій читання в 17 разів. Впровадження оптимізаційних стратегій, таких як запис на основі зміни стану та інтервальне зберігання, значно зменшує обсяг даних при збереженні темпоральної цілісності даних. Система демонструє лінійну масштабованість, здатність обробляти до 1 мільйона операцій запису на секунду та досягає коефіцієнтів стиснення до 5:1 у CosmosDB та 10:1 у Synapse. Vinnytsia National Technical University 2026-01-12 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/796 10.31649/1681-7893-2025-50-2-54-61 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 50 No. 2 (2025); 54-61 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 50 № 2 (2025); 54-61 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 50 № 2 (2025); 54-61 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-50-2 en https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/796/726 |
| spellingShingle | дані часових рядів системи розумного дому Інтернет речей аналітика в режимі реального часу зберігання історичних даних гібридна архітектура бази даних оптимізація даних NoSQL реляційні бази даних управління великими даними Талах, М.В. Дворжак, В.В. Ушенко, Ю.О. Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title | Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title_alt | Time series data management in smart home systems: balancing real-time analytics and data storage |
| title_full | Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title_fullStr | Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title_full_unstemmed | Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title_short | Керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| title_sort | керування даними часових рядів у системах розумного дому: баланс між аналітикою в реальному часі та зберіганням даних |
| topic | дані часових рядів системи розумного дому Інтернет речей аналітика в режимі реального часу зберігання історичних даних гібридна архітектура бази даних оптимізація даних NoSQL реляційні бази даних управління великими даними |
| topic_facet | time series data smart home systems IoT real-time analytics historical data storage hybrid database architecture data optimization NoSQL relational databases big data management дані часових рядів системи розумного дому Інтернет речей аналітика в режимі реального часу зберігання історичних даних гібридна архітектура бази даних оптимізація даних NoSQL реляційні бази даних управління великими даними |
| url | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/796 |
| work_keys_str_mv | AT talahmv timeseriesdatamanagementinsmarthomesystemsbalancingrealtimeanalyticsanddatastorage AT dvoržakvv timeseriesdatamanagementinsmarthomesystemsbalancingrealtimeanalyticsanddatastorage AT ušenkoûo timeseriesdatamanagementinsmarthomesystemsbalancingrealtimeanalyticsanddatastorage AT talahmv keruvannâdanimičasovihrâdívusistemahrozumnogodomubalansmížanalítikoûvrealʹnomučasítazberígannâmdanih AT dvoržakvv keruvannâdanimičasovihrâdívusistemahrozumnogodomubalansmížanalítikoûvrealʹnomučasítazberígannâmdanih AT ušenkoûo keruvannâdanimičasovihrâdívusistemahrozumnogodomubalansmížanalítikoûvrealʹnomučasítazberígannâmdanih |