IoT менеджер ресурсов

Заказчик: ВИШ
Проблема:
Пользователь — инженер сети — пытается оптимизировать распределение каналов связи между многочисленными IoT-устройствами (датчиками, камерами, сенсорами подвижного состава), но существующие методы не учитывают динамические изменения нагрузки на сеть.
Решения оказываются нерентабельными и неэффективными:
 — статическое распределение — ведет к избыточному выделению ресурсов;
 — правила с фиксированной логикой — не адаптируются к реальной нагрузке;
 — использование ML требует накопленных наборов данных;
 — централизованные системы управления — являются узкими местами в пиковые моменты;
 — децентрализованные решения — сложнее поддерживать и контролировать.
Цель проекта — создание интеллектуальной системы, динамически распределяющей ресурсы и адаптирующейся к изменениям нагрузки на транспортные IoT-сети.
Ограничения и рекомендации:
Изучение подходов к распределению ресурсов в сетевых системах;
Освоение основ машинного обучения (ML) и его применений в сетях;
Проведение экспериментов с моделями динамического выделения каналов.
Требуемые компетенции:
Программирование (Python, JavaScript);
Сетевые технологии (TCP/IP, IPv6, CDN);
Машинное обучение (ML).

«Камера на перегоне перестала передавать изображение за секунду до ЧП. Не сломалась. Просто сеть „перегрузилась“. А мы так и не узнали, кто или что было на путях».