Produkční nasazení vybrané databáze pro ukládání senzorických dat v reálném čase

Bc. Jakub Hora

Master's thesis

Production deployment of a selected database for real-time storage of sensor data

Abstract:

Diplomová práce se zabývá problematikou ukládání senzorických dat v reálném čase pomocí specializovaných databází časových řad. V teoretické části jsou nejprve charakterizovány časové řady a druhy databázových technologií. V další části je vytvořen přehled vybraných nejpoužívanějších databází časových řad a shrnutí open-source databází časových řad podle 7 kritérií. V poslední části jsou charakterizovány další využité programy pro praktickou část práce a metody vícekriteriálního rozhodování. V praktické části jsou nejprve porovnávány vybrané open-source databáze časových řad pomocí vícekriteriálního rozhodování. Jako kompromisní varianta vyšla databáze časových řad InfluxDB. Dále je vytvořeno 11 experimentálních pracovišť pro experimenty nad databází InfluxDB verze 2.x. K experimentům se zvolila senzorická data pražské hromadné dopravy z REST API Golemio. V poslední části se práce věnuje samotným čtyřem experimentům nad databází časových řad InfluxDB. Výsledkem práce jsou doporučení pro produkční nasazení databáze časových řad InfluxDB, která vychází z teoretické a praktické části práce.

Abstract:

The thesis deals with the problem of real-time storage of sensor data using specialized time series databases. The theoretical part first characterizes time series and types of database technologies. In the next part, an overview of selected most used time series databases and a summary of open-source time series databases according to 7 criteria are made. In the last section, other programs used for the practical part and methods for multi-criteria decision making are characterized. In the practical part, selected open-source time series databases are first compared using multi-criteria decision making. The time series database InfluxDB emerged as a compromise option. Next, 11 experimental workstations are created for experiments over the InfluxDB database version 2.x. The sensor data of Prague public transport from the REST API Golemio was chosen for the experiments. The last section focuses on the four experiments over the time series database InfluxDB. The result of the thesis are recommendations for production deployment of time series database InfluxDB based on the theoretical and practical part of the thesis.

Keywords

databázová technologie, senzorická data, časové řady, IoT, InfluxDB, TimescaleDB, databáze, QuestDB, Grafana, Node-RED

Keywords

database, database technology, sensor data, time series, IoT, InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB, Grafana, Node-RED

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 3. 4. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 23. 5. 2023
• Supervisor: doc. Ing. Jiří Vaněk, Ph.D.
• Reader: Klára Nováková, externi

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Master programme:
Informatika