Архітектура системи організації даних «розумних міст» на основі концепту Data Mesh
| dc.contributor.affiliation | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.author | Дуда, Олексій | |
| dc.contributor.author | Захарія, Олег | |
| dc.contributor.author | Крамар, Тарас | |
| dc.contributor.author | Мельник, Андрій | |
| dc.contributor.author | Скалецький , Петро | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-29T15:50:40Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.date.submitted | 2025 | |
| dc.description.abstract | Зростаюче використання різнотипового програмного забезпечення, є невід’ємною частиною процесів відбору, передавання, зберігання та опрацювання великих за обсягом наборів та колекцій даних, які характеризуються об’ємом, різноманітністю, швидкістю генерування, достовірністю, цінністю, варіативністю, якістю візуалізації тощо. Це обумовлює підвищену потребу у високоефективних засобах опрацювання даних, здатних адаптуватися до швидкозмінного середовища та різнорідних джерел даних. Великі сховища даних і озера даних є сучасними інформаційно-технологічними концептами, які достатньо грунтовно опрацьовані та успішно впроваджені в широкому ряді установ та організацій для задоволення інформаційних потреб, що виникають у процесах прийняття рішень, які дедалі частіше автоматизуються з використанням інтелектуальних аналітичних інструментів. Аналіз архітектурних рішень в побудові сучасних програмно-алгоритмічних комплексів та систем засвідчує необхідність зміни та корекції обчислювальних парадигм з метою справді якнайповнішого орієнтування на дані. У пропонованому підході дані розглядаються як базис організації процесів, а інструменти конвеєрного опрацювання як індукована другорядна проблема. Концепція «мережева архітектура даних» передбачає побудову інформаційно-технологічної архітектури, в якій дані цілеспрямовано розподіляються між кількома вузлами мережі з метою уникнення хаосу або блокування процесів управлінні даними. Це своєю чергою генерує потребу реалізації централізованих стратегій управління даними, які забезпечують системне поширення спільних принципів на всі вузли мережі. Такий підхід сприяє підвищенню якості процесів функціонування фірм та компаній, гнучкості організаційних структур, зменшенню рівня залежності системи опрацювання даних від єдиної концентрованої точки відмови, що полегшує запровадження системних політик безперервного вдосконалення процесів управління даними. The growing use of diverse software solutions has become an integral part of processes involving the selection, transmission, storage, and processing of large-scale data sets and collections characterized by volume, variety, velocity, veracity, value, variability, visualization, and more. This trend creates a heightened demand for highly efficient data processing tools capable of adapting to rapidly changing environments and heterogeneous data sources. Data warehouses and data lakes are modern information technology concepts that have been thoroughly developed and successfully implemented across a wide range of institutions and organizations to meet information needs arising from decision-making processes, which are increasingly being automated with intelligent analytical tools. An analysis of architectural decisions in the development of modern software-algorithmic systems highlights the need for a shift in computational paradigms to enable a more data-oriented approach. In this proposed model, data is considered the foundational element in process organization, while pipeline processing tools are treated as an induced secondary issue. The Data Mesh concept involves the development of an information technology architecture where data is intentionally distributed across multiple mesh nodes to prevent chaos or bottlenecks in data management processes. Thus, centralized data governance strategies are introduced to ensure consistent application of shared principles across all mesh nodes. This approach enhances the efficiency of business operations, improves organizational agility, and reduces the system’s dependency on a single point of failure, facilitating the implementation of systemic policies for continuous improvement in data management. | |
| dc.format.pages | 411-424 | |
| dc.identifier.citation | Архітектура системи організації даних «розумних міст» на основі концепту Data Mesh / Олексій Дуда, Олег Захарія, Тарас Крамар, Андрій Мельник, Петро Скалецький // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2025. — № 17. — С. 411–424. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115817 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Національний університет «Львівська політехніка» | |
| dc.relation.references | 1. Balnojan S. Data Mesh Applied. (2019). Available from: https://towardsdatascience.com/data-mesh-applied 21bed87876f2 2. Barr M. What is a D ata Mesh — and How Not to Mesh it Up. (2020). Available from: https://towardsdatascience.com/what-is-a-data-mesh-and-how-not-to-mesh-it-up-210710bb41e0 3. Costa C, Andrade C, Santos MY. (2019) Big Data Warehouses for Smart Industries. Encycl Big Data Technol, 341–51. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-63962-8_204-1 4. Cunningham J. (2020). Netflix Data Mesh: Composable Data Processing - Justin Cunningham. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=TO_IiN06jJ4 5. Dehghani Z. (2019) How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh.;1–20. Available from: https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html 6. Dehghani Z. (2020) Data Mesh Paradigm Shift in Data Platform Architecture. San Francisco, USA: InfoQ;. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=52MCFe4v0UU 7. Dehghani Z. (2013) Data Mesh Principles and Logical Architecture. Available from: https://martinfowler.com/articles/data-mesh-principles.html 8. Diebold FX. (2017). A Personal Perspective on the Origin(s) and Development of “Big Data”: The Phenomenon, the Term, and the Discipline, Second Version. SSRN Electron J.; 9. Hlupić T., Oreščanin D., Ružak D., & Baranović M. (2022). An overview of current data lake architecture models. In 2022 45th jubilee international convention on information, communication and electronic technology (MIPRO) (pp. 1082-1087). IEEE. DOI: https://doi.org/10.23919/MIPRO55190.2022.9803717 10. Johnson L. What is a Data Mesh? (2020). Available from: https://trustgrid.io/what-is-a-data-mesh/ 11. Khine PP, Wang ZS. (2018) Data lake: a new ideology in big data era. ITM Web Conf. 2018;17:03025. 12. Kimball R., Ross M. (2013) The Data Warehouse Toolkit, The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley.. 13. Krishnan K. (2013) Data Warehousing in the Age of Big Data. Data Warehous. Age Big Data. Elsevier;. 14. Kunanets Т., Zhovnir Y., Duda O., Pasichnyk V. (2025) Designing the structure and architecture of situation-aware security information systems for residential complexes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 1/9 (133). DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.315248 15. Sravan Kumar Pala. (2021). Databricks Analytics: Empowering Data Processing, Machine Learning and Real Time Analytics. Eduzone: International Peer Reviewed/Refereed Multidisciplinary Journal, 10(1), 76–82. Retrieved from https://eduzonejournal.com/index.php/eiprmj/article/view/556. 16. Patel M., & Patel D. B. (2022). Data Warehouse Modernization Using Document-Oriented ETL Framework for Real Time Analytics. In Rising Threats in Expert Applications and Solutions: Proceedings of FICR-TEAS 2022 (pp. 33-41). Singapore: Springer Nature Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-1122-4_5 17. Santos MY., Costa C. (2020). Big Data concepts, warehousing, and analytics. River Publishing. 18. Schultze M. & Wider A. (2020) Data Mesh in Practice: How Europe’s Leading Online Platform for Fashion Goes Beyond the Data Lake. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=eiUhV56uVUc 19. Shakhovska N., Duda O., Matsiuk O., Bolyubash Y., & Vovnyanka R. (2019). Analysis of the activity of territorial communities using information technology of big data based on the entity-characteristic mode. In Advances in Intelligent Systems and Computing III: Selected Papers from the International Conference on Computer Science and Information Technologies, CSIT 2018, September 11-14, Lviv, Ukraine (pp. 155-170). Springer International Publishing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01069-0_11 20. Sun Y., Meehan T., Schlussel R., Xie W., Basmanova M., Erling O., ... & Pandit A. (2023). Presto: A decade of SQL analytics at Meta. Proceedings of the ACM on Management of Data, 1(2), 1-25. DOI: https://doi.org/10.1145/3589769 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.23939/sisn2025.17.411 | |
| dc.subject | архітектура даних, дані, інформаційна система, проєктування, прототипування, розумне місто, мережева архітектура даних, data architecture, data, information system, design, prototyping, Smart City, Data Mesh. | |
| dc.subject.udc | 004.738.5:711.4 | |
| dc.title | Архітектура системи організації даних «розумних міст» на основі концепту Data Mesh | |
| dc.title.alternative | System architecture of data organization for smartcities based on the Data Mesh concept | |
| dc.type | Article |