NAU Harvester System
Оценивание интенсивностей первичных информационных потоков, сгенерированных абонентами интернета вещей
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Оценивание интенсивностей первичных информационных потоков, сгенерированных абонентами интернета вещей
Estimation of the primary information flows intensities generated by subscribers of the internet of things Оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, згенерованих абонентами інтернету речей |
|
| Creator |
Жуков, Ігор Анатолійович
Печурін, Микола Капітонович Кондратова, Людмила Павлівна Печурін, С. М. |
|
| Subject |
оценка состояния; развитие интернета; интернет вещей; информационная нагрузка
004.7:004.056 condition assessment; internet development; internet of things; information load 004.7:004.056 оцінка стану; розвиток інтернету; інтернет речей; інформаційне навантаження 004.7:004.056 |
|
| Description |
Детализируются подходы к оценке интенсивностей первичных информационных потоков, генерируемых абонентами относительно нового объекта информационных технологий - компьютерных сетей вещей, для прогнозирования их развития. Оценка первичной, от существующих или потенциальных абонентов, информационной нагрузки на интернет вещей, является необходимым условием успешного развития этого относительно нового объекта информационных технологий, в частности - для эффективного распределения усилий на создание информационно-телекоммуникационной инфраструктуры. Оценка совокупной информационной мощности (производительности) программно-аппаратных средств - источников первичной, для сети, информации, является достаточно сложной задачей. Показателем интенсивности общего информационного потока выбран ВВП, который опосредованно представляет объем вещей (интеллектуальных сенсоров и исполнительных устройств), которые могут (потенциально) и породить информационную нагрузку на киберфизическую сеть (интернет вещей). Этот показатель (вместе с ВВП ППС, ВНП и др.) рассчитывается ежегодно (то есть единицей времени в нашей задаче выбирается год) для всех стран, абоненты которых могут составить саму компьютерную сеть вещей. В качестве абонентов для региональных сетей могут выступать отрасли народного хозяйства, как интегрированные совокупности предприятий - генераторов вещей. Предлагается модель, построенная на основе модели межотраслевого баланса В.В.Леонтьева. Введено предположение о прямой линейной зависимости количества информации, генерируемой терминальными устройствами и поступающей в сеть в единицу времени, от количества вещей-терминалов. Непосредственное использование для прогнозирования развития, сети, существующей официальной статистической отчетности создает опасность искажения соответствующих оценок. Предложенная простая модель учитывает связи между абонентами сети вещей в процессе производства, что позволяет получить более точную, чем классическая (полученная непосредственно по макроэкономическим показателям), оценку распределения интенсивностей первичной информации, исходящей от конечных устройств. Табл.1. Библіиогр.:10 назв.
There is detailed the approaches to estimating the intensities of the primary information flows generated by subscribers with respect to a new information technology object - computer networks of things, to predict their development. The evaluation of the primary, from existing or potential subscribers, information load on the Internet of things is a prerequisite for the successful development of this relatively new object of information technology, in particular for the effective distribution of efforts to create information and telecommunications infrastructure. Assessing the total information power (performance) of software and hardware - the primary sources of information for the network, is a rather complicated task. The GDP is chosen as an indicator of the intensity of the overall information flow, which indirectly represents the volume of things (smart sensors and actuators) that can (potentially) generate an information load on the cyber physical network (Internet of things). This indicator (together with the PPP GDP, GNP, etc.) is calculated annually (that is, the unit of time in our task it is selected an year) for all countries whose subscribers can make up the computer network of things. As a subscriber for regional networks, sectors of the national economy can act as integrated sets of enterprises - generators of things. A model based on V.V. Leontyev model of interbranch balance is proposed. An assumption is made about a direct linear dependence of the amount of information generated by terminal devices and entering the network per unit of time on the number of things-terminals. Direct use to predict the development of the network, the existing official statistical reporting creates the danger of distorting the corresponding estimates. The proposed simple model takes into account the connections between subscribers of the network of things in the production process, which makes it possible to obtain more accurate than the classical (obtained directly from macroeconomic indicators) estimate of the intensity distribution of the primary information coming from the end devices. Table: 1. Refs:10 titles. Деталізуються підходи до оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, що генеруються абонентами відносно нового об’єкту інформаційних технологій, – комп’ютерних мереж речей, для прогнозування їх розвитку. Оцінка первинного, від існуючих або потенціальних абонентів, інформаційного навантаження на інтернет речей, є необхідною умовою успішного розвитку цього відносно нового об'єкта інформаційних технологій, зокрема, – для ефективного розподілу зусиль на створення інформаційно-телекомунікаційної інфраструктури. Оцінювання сукупної інформаційної потужності (продуктивності) програмно-апаратних засобів – джерел первинної, для мережі, інформації, є досить складним завданням. Показником інтенсивності загального інформаційного потоку обрано ВВП, який опосередковано представляє обсяг речей (читай – інтелектуальних сенсорів і виконавчих пристроїв), які можуть (потенційно) і породити інформаційне навантаження на кіберфізічну мережу (інтернет речей). Цей показник (укупі з ВВП ППС, ВНП та ін.) розраховується щорічно (тобто одиницею часу в нашій задачі вибираємо рік) для всіх країн, абоненти яких можуть скласти саму комп'ютерну мережу речей. В якості абонентів для регіональних мереж можуть виступати галузі народного господарства, як інтегровані сукупності підприємств – генераторів речей. Пропонується модель, побудована на основі моделі міжгалузевого балансу В.В.Леонтьєва. Введено припущення про пряму лінійну залежність кількості інформації, що генерується термінальними пристроями та надходить в мережу в одиницю часу, від кількості речей-терміналів. Безпосереднє використання, для прогнозування розвитку, мережі, існуючої офіційної статистичної звітності створює небезпеку спотворення відповідних оцінок. Запропонована проста модель враховує зв'язки між абонентами мережі речей в процесі виробництва, що дозволяє отримати більш точну, ніж класична (отримана безпосередньо за макроекономічними показниками), оцінку розподілу інтенсивностей первинної інформації, що виходить від кінцевих пристроїв. Табл.1. Бібліогр.:10 назв. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2019-03-23
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/14036
10.18372/2073-4751.61.14036 |
|
| Source |
Problems of Informatization and Management; Том 1, № 61 (2019); 22-29
Проблемы информатизации и управления; Том 1, № 61 (2019); 22-29 Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 1, № 61 (2019); 22-29 |
|
| Language |
uk
|
|