РАЗРАБОТКА ОБЛАЧНОЙ SAAS-ПЛАТФОРМЫ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В ГОРОДАХ

Аннотация

В данной работе предлагается архитектура вычислительного сервиса типа «SaaS» для реализации численного моделирования на основе усовершенствованной дробно-дифференциальной стохастической модели. Основная цель исследования-разработать модульную систему, которая позволяет пользователям выполнять высокоточные вычисления без необходимости использования собственных вычислительных ресурсов.

Предлагаемое решение состоит из нескольких взаимосвязанных подсистем: прием данных, постановка задач в очередь и предварительная обработка, модуль математических вычислений, анализ и визуализация результатов, мониторинг системы, ведение журнала и обеспечение безопасности. Каждая подсистема, реализованная с использованием современных программных инструментов (Julia, Python, Django, Prometheus и т. д.), взаимодействует через API и полагается на централизованное хранилище данных на основе PostgreSQL.

В результате была сформирована масштабируемая и отказоустойчивая архитектура, обеспечивающая автоматический прием запросов, проведение расчетов и интерпретацию полученных результатов. В заключении подчеркивается, что такой распределенный подход эффективен и может быть адаптирован к другим задачам научного моделирования и аналитики.