====== Studio Projektowe 1: tematy 2017 ======

Wszystkie realizowane tematy składają się na jeden projekt.

Deadline 2017-06-16.

projekt dotyczy zaprojektowania, implementacjii przetestowania systemu do zbierania i wizualizacji danych pomiarowych.
Każda grupa buduje 1 komponent. Wszystkie komponenty są pluggable: dobrze zedfiniowane interfejsy umożliwiaą zamianę komponentu na inny (np. wymiana backendu).

===== Koordynacja =====

Osoby: 1.

  - opracowanie architektury, szczegółowych wymagań, kontrola bieżąca, integracja, testy integracyjne,
  - bezpieczeństwo; uzupełnienie REST przez certyfikaty + szyfrowanie

===== Generator danych przykładowych =====

Osoby: 1

  - schemat i struktura danych
  - interfejs REST
  - ilościowa generacja ruchu, z różnymi interwałami czasowymi

===== Backend =====

Osoby: 2*2 (2 grupy, 2 różne technologie backendu).

  - dane pomiarowe z różnych systemów przychodzą mniej lub bardziej regularnie (do kilkuset na sekundę, mogą przychodzić w paczkach); można założyć interfejs (REST?); inicjowanie jest po stronie systemów zewnętrznych
  - dane są typu: wartość bieżąca skalarna, zdarzenie
  - możliwość przetwarzania danych typu wektor (np. drgania, widmo, mapa, tablica, obraz, …)
  - dane należy zapisywać, najlepiej nie w SQL, tylko w jakiejś bazie typu „historian”, dopasowanej do jednorazowego zapisu i wielokrotnych odczytów; V1: raczej małe i mniej skalowalne, rzędu 1 tys zapisów/s i całkowita baza do 10TB; rozważyć redundancję
  - drugi wariant V2: serwer w technologii klastra (duża dostępność); można postawić cel, np. 99.9%? 

===== Analityka  =====

Osoby: 2.

  - analityka na danych zgomadzonych przez backend (dane pomiarowe z czujników), zapisuje/udostępnia wyniki jako nowe kanały/ nowe dane (smart sensor)
  - przykładowe analizy typu średnia ruchoma, wykrywanie anomalii (np. peak)
  - analityka blisko zintegrowana z backendem,
  - zastosowane algorytmów zakodowanych np. w Python, Matlab,
  - rozwinięcie do bardziej zaawansowanej analityka na pdst kodu np. Python, Matlab, zudziałem zewnętrznych bibliotek (uwaga: wydajność, skalowalność).

===== UI =====

Osoby: 2.

  - strona internetowa, dostęp przez przeglądarkę
  - widok mapy źródeł danych; Mapy Googe, plan domu/ zakładu/ hali? Informacje o źródłach w notacji geoJSON.
  - dane bieżące/ status źródła
  - historia zdarzeń
  - historia danych (trendy z wizualizacją na wykresie); efektywne wyświetlania dużych ilości danych (100 tys. pkt)

===== UI mobilne =====

Osoby: 1

Jak UI.