تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با استفاده از چارچوب های مبتنی بر محاسبات ابری برای سیستم های مدیریت انرژی: وضعیت، محدودیت ها و توصیه های آینده

چالش‌ های مربوط به زمان اجرا، پیچیدگی محاسباتی و کارایی می ‌تواند تاثیر زیادی بر نظارت و مدیریت توان مصرفی داشته باشد. ظهور روش ‌های مبتنی بر محاسبات ابری راه‌ حل امیدوار کننده ‌ای برای رفع این محدودی ‌ها ارائه می‌ کند. با استفاده از معماری محاسبات ابری، نیازمندی های زمان واقعی چند سطحی برای نظارت و بهبود عملکرد را می توان برآورده کرد. ادغام راه‌ حل ‌های رایانش ابری با فناوری ‌های کلان داده مانند hadoop، spark و storm فرصتی برای تجزیه و تحلیل و مدیریت حجم زیادی از داده ‌ها به طور کارآمد ارائه می ‌دهد. این فناوری ‌ها می ‌توانند به رفع محدودیت ‌ها و نوآوری در سیستم مدیریت انرژی کمک کنند. تمرکز این مقاله بر معیارهای عملکرد کلیدی برنامه های رایانش ابری، از جمله نمونه ‌برداری از داده ‌های اصلی، مدل‌ سازی، و تجزیه و تحلیل داده ‌های بزرگ، برای درک رقابت‌ پذیری و تاثیر داده ‌های بزرگ در سیستم‌ های مدیریت انرژی است. به طور کلی، بررسی معماری رایانش ابری و کاربرد آن در سیستم‌ های مدیریت انرژی، در کنار بحث داده‌ های بزرگ و مدل ‌های برنامه ‌نویسی موازی در حال ظهور، بینش‌ های ارزشمندی را در مورد پیشرفت‌ ها و راه ‌حل ‌های بالقوه برای چالش‌ های پیش روی این حوزه ارائه می‌ دهد.

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

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.