В работе рассматривается проблема обеспечения качества данных в высокочастотных потоках данных Интернета вещей при переходе к гибридной архитектуре «периферия-облако». Показано, что перенос части процедур контроля качества данных (вычисление метрик достоверности, обнаружение выбросов, верификация контрактов данных) на периферийные устройства сокращает задержки и снижает нагрузку на облако. Представлен обзор существующих решений контроля качества в облачных и периферийных средах, выявлены их ограничения вследствие статичного распределения вычислительных ролей и отсутствия поддержки динамического дрейфа нагрузки. Предложена концепция «Гранично-ориентированного контроля качества данных», динамически перераспределяющая процедуры контроля на основе текущих показателей пропускной способности сети и загрузки процессора. Разработан прототип на базе Apache Flink. Эксперименты на потоках реального производства (300 тыс. сообщений/с) показали уменьшение задержки срабатывания на 37 % и снижение расхода облачных процессоров на 46 % по сравнению с полностью облачной схемой. Анализируются сильные и слабые стороны подхода, границы применимости и угрозы безопасности. В заключении очерчены перспективы развития: адаптивный выбор моделей контроля на периферии, включение мультимодальных потоков и формализация требований к данным.

Ключевые слова: контроль качества данных, потоковая обработка, интернет вещей, облачные вычисления, Apache Flink, Apache Kafka, обнаружение аномалий, распределённые ресурсы

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации