تجزيه و تحليل داده هاي بزرگ با استفاده از چارچوب هاي مبتني بر محاسبات ابري براي سيستم هاي مديريت انرژي: وضعيت، محدوديت ها و توصيه هاي آينده

Big data analysis using cloud computing-based frameworks for energy management systems: status, limitations and future recommendations

چالش‌ هاي مربوط به زمان اجرا، پيچيدگي محاسباتي و كارايي مي ‌تواند تأثير زيادي بر نظارت و مديريت توان مصرفي داشته باشد. ظهور روش ‌هاي مبتني بر محاسبات ابري راه‌ حل اميدوار كننده ‌اي براي رفع اين محدودي ‌ها ارائه مي‌ كند. با استفاده از معماري محاسبات ابري، نيازمندي هاي زمان واقعي چند سطحي براي نظارت و بهبود عملكرد را مي توان برآورده كرد. ادغام راه‌ حل ‌هاي رايانش ابري با فناوري ‌هاي كلان داده مانند Hadoop، Spark و Storm فرصتي براي تجزيه و تحليل و مديريت حجم زيادي از داده ‌ها به طور كارآمد ارائه مي ‌دهد. اين فناوري ‌ها مي ‌توانند به رفع محدوديت ‌ها و نوآوري در سيستم مديريت انرژي كمك كنند. تمركز اين مقاله بر معيارهاي عملكرد كليدي برنامه هاي رايانش ابري، از جمله نمونه ‌برداري از داده ‌هاي اصلي، مدل‌ سازي، و تجزيه و تحليل داده ‌هاي بزرگ، براي درك رقابت‌ پذيري و تاثير داده ‌هاي بزرگ در سيستم‌ هاي مديريت انرژي است. به طور كلي، بررسي معماري رايانش ابري و كاربرد آن در سيستم‌ هاي مديريت انرژي، در كنار بحث داده‌ هاي بزرگ و مدل ‌هاي برنامه ‌نويسي موازي در حال ظهور، بينش‌ هاي ارزشمندي را در مورد پيشرفت‌ ها و راه ‌حل ‌هاي بالقوه براي چالش‌ هاي پيش روي اين حوزه ارائه مي‌ دهد.

Challenges related to execution time, computational complexity and efficiency can have a great impact on power consumption monitoring and management. The emergence of methods based on cloud computing provides a promising solution to overcome these limitations. By using cloud computing architecture, multi-level real-time requirements for performance monitoring and improvement can be met. Integrating cloud computing solutions with big data technologies such as Hadoop, Spark, and Storm offers an opportunity to efficiently analyze and manage large volumes of data. These technologies can help to remove the limitations and innovation in the energy management system. This paper focuses on key performance metrics of cloud computing applications, including master data sampling, modeling, and big data analysis, to understand the competitiveness and impact of big data in energy management systems. Overall, the review of cloud computing architecture and its application in energy management systems, along with the discussion of big data and emerging parallel programming models, provides valuable insights into potential improvements and solutions to the challenges ahead. presents on this field.