Розробка програмного забезпечення на основі динамічної багатосервісної архітектурної моделі для збору та аналізу даних сейсмічної активності

Abstract

Метою роботи є створення програмної платформи моніторингу сейсмічної активності на основі багатосервісної архітектурної моделі. У першому розділі описано актуальність теми, проведено аналіз аналогів, обрано стек технологій та сформульовано вимоги до системи. У другому розділі спроєктовано архітектуру, базу даних системи, змодельовано UML-діаграми прецедентів, класів, послідовностей та описано реалізацію. У третьому розділі описано методологію тестування, проаналізовано сценарії 31 тест та результати верифікації веб-інтерфейсу. У четвертому розділі розглянуто важливість моделювання та прогнозування небезпечних ситуацій та значення автоматизації виробничих процесів в питаннях охорони праці. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого збору, обробки та візуалізації просторово-часових сейсмічних даних. Предметом дослідження є архітектурні моделі, конвеєри даних, алгоритми збагачення сейсмоданих та реалізація API й інтерфейсу. Методи дослідження включають: аналіз аналогів, UML-моделювання, проєктування баз даних та автоматизоване тестування Pytest.

The purpose of the work is to create a seismic monitoring software platform based on a multi-service architectural model. In the first chapter, the relevance of the topic is described, analogues are analyzed, the technology stack is justified, and requirements are formulated. In the second chapter, the system architecture and database are designed, UML diagrams are modeled, and the software implementation is described. In the third chapter, the testing methodology is presented, and scenarios of 47 automated tests and UI verification are analyzed. In the fourth chapter, examines the importance of modeling and forecasting hazardous situations and the significance of automating production processes in the context of occupational safety. The object of the study is the processes of automated collection, processing, and visualization of spatial-temporal seismic data. The subject of the study is architectural models, data pipelines, enrichment algorithms, and REST API and UI implementation. Research methods include: analogue analysis, UML modeling, database design, and automated testing using Pytest.