1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 17, 2025
  4. Програмне забезпечення інтернет-доступної лабораторії напівпровідників

Програмне забезпечення інтернет-доступної лабораторії напівпровідників

SISN.
2025;
Випуск 17
: cc. 146 - 159
https://doi.org/10.23939/sisn2025.17.146
Автори:
  1. Роман Назаревич
  2. Іван Болеста
1
Львівський національний університет імені Івана Франка, кафедра радіофізики та комп’ютерних технологій, Львів, Україна
2
Львівський національний університет імені Івана Франка, кафедра радіофізики та комп’ютерних технологій, Львів, Україна

У роботі представлені підходи до створення автоматизованої інтернет-доступної лабораторії напівпровідників, зокрема керуючого програмного комплексу, що забезпечує інтернет-доступність лабораторії. Описано функціонал і структуру програмно-апаратного комплексу, розробленого з урахуванням відомих рішень, а також варіанти його реалізації з використанням інтернету, хмарних і граничних обчислень. Розглянуто варіанти локальної реалізації з підвищеною стійкістю до форс-мажорних факторів і кіберзагроз. Проаналізовано та запропоновано оптимальні рішення для бази даних і протоколів комунікації, вибрано рішення, що задовольняють вимоги розподіленої системи з обмеженими ресурсами граничних вузлів, зокрема обмеженнями за оперативною пам’яттю та обчислювальними потужностями. Запропонована реляційна база даних SQLite має мінімальні вимоги до ресурсів і водночас надає більшість можливостей реляційних баз даних, а запропонований протокол gRPC є одним із найшвидших і ефективно використовує мережеві ресурси. Розглянуто основні підходи до реалізації граничних обчислень (Cloudlet, MEC, Fog Computing) і вибрано оптимальний варіант для інтернет-доступної лабораторії. Представлено загальну структуру та організацію базової лабораторної, клієнтської та дата-складових частин програмно-апаратного комплексу. Описано високорівневий алгоритм взаємодії основних вузлів системи та розподілу обчислювальних задач між ними. Цей алгоритм, використовуючи переваги гібридних (хмарно-граничних) обчислень, дозволяє прискорити опрацювання результатів експерименту, зменшити навантаження на канал зв’язку з інтернетом і знизити обчислювальні навантаження на хмарний вузол. Крім того, цей алгоритм підтримує роботу в автономному режимі, що дозволяє системі працювати без підключення до інтернету без обмежень функціоналу.

інтернет-доступна лабораторія
програмно-апаратний комплекс
граничні обчислення
хмарні обчислення
розподілені обчислення
гетерогенні обчислення
протоколи інтернет-зв'язку
  1. Alsurdeh, R. (2020). Resource provisioning and scheduling algorithms for hybrid workflows in edge cloud computing (Doctoral thesis). Western Sydney University. http://hdl.handle.net/1959.7/uws:61320.
  2. Bolesta, I., Kushnir, O., Bavdys, M., K hvyshchun, I., & Demchuk, A. (2019a). Computational-Measurement System "Nanoplasmonics". Part 1: Architecture. In Proceedings of the 2019 XIth International Scientific and Practical Conference on Electronics and Information Technologies (ELIT) (pp.  51–54). IEEE. https://doi.org/10.1109/ELIT.2019.8892288.
  3. Bolesta, I., Kushnir, O., Bavdys, M., Khvyshchun, I., & Demchuk, A. (2019b). Computational-Measurement System "Nanoplasmonics". Part 2: Structure of Microservices. In Proceedings of the 2019 XIth International Scientific and Practical Conference on Electronics and Information Technologies (ELIT) (pp. 55–58). IEEE. https://doi.org/10.1109/ELIT.2019.8892345.
  4. Chamas, C. L., Cordeiro, D., & Eler, M. M. (2017). Comparing REST, SOAP, Socket, and gRPC in computation offloading of mobile applications: An energy cost analysis. In Proceedings of the 2017 IEEE 9th Latin-American Conference   on   Communications   (LATINCOM)   (pp.   1–6).   IEEE.   https://doi.org/10.1109/LATINCOM.2017.8240185.
  5. Chushchak, I., Veres, O., Chyrun, L., Kolyasa, L., & Vlasenko, O. (2023). Information System for the Educational Center. Journal  of Lviv Polytechnic National University. Information Systems and Networks, 14, 23–45. https://doi.org/10.23939/sisn2023.14.023.
  6. Demchuk, A., Bolesta, I., Kushnir, O., Kolych, I. (2017). The Computational Studies of Plasmon Interaction. Nanoscale Research Letters, vol. 12:273, (7 pp). https://doi.org/10.1186/s11671-017-2050-8.
  7. Faizulin, O., & Nazarkevych, M. (2024). Methods and Means of Analyzing Application Security via Distributed Tracing. Journal of Lviv Polytechnic National University. Information Systems and Networks, 16, 69–87. https://doi.org/10.23939/sisn2024.16.069.
  8. Grzesik, P., & Mrozek, D. (2020). Comparative Analysis of Time Series Databases in the Context of Edge Computing for Low Power Sensor Networks. Lecture Notes in Computer Science, 371–383. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50426-7_28.
  9. Holubinka, V., & Khudyi A. (2024). Enhancing Database Query Performance: Analysis of Indexing Techniques. Journal of Lviv Polytechnic National University. Information Systems and Networks, 15, 65–73 (in Ukrainian). https://doi.org/10.23939/sisn2024.15.065.
  10. Ivantyshyn, D., & Burov, Ye. (2023). Prototype of Intellectual System for Research of Space Weather Parameters. Journal of Lviv Polytechnic National University. Information Systems and Networks, 14, 348–356 (in Ukrainian). https://doi.org/10.23939/sisn2023.14.348.
  11. Javed, A., Heljanko, K., Buda, A., & Främling, K. (2020). CEFIoT: A fault-tolerant IoT architecture for edge and cloud. arXiv preprint arXiv:2001.08433. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.08433.
  12. Kuzev, M., Kostal, P., & Urban, L. (2020). Performance of databases in IoT applications. In SAMI 2020 - IEEE 18th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, Proceedings (pp. 127-130). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/CSCloud-EdgeCom49738.2020.00041.
  13. Laboratory Software for the Healthcare Industry (2025) [Online]. Available at: https://www.labware.com/.
  14. Lumerical, Vancouver, Canada. Lumerical: High-Performance Photonic Simulation Software. (2025). [Online]. Available at: https://www.lumerical.com/products/fdtd/.
  15. Morozov, Y., Nazarevych, R., Nazarevych, A., Struk, Y., & Markhyvka, V. (2014). Software of internet portal of geophysical monitoring. Journal of the National University "Lviv Polytechnic" "Computer Science and Information Technologies", 800, 228–238.
  16. Mytsyk, B. H., Nazarevych, A. V., Bashtevych, M. V., & Nazarevych, R. A. (2011). Contactless capacitive displacement sensors in deformation geophysical studies. Selection and Processing of Information, 35(111), 69– 76 (in Ukrainian).
  17. Nazarevych, A. V., & Nazarevych, R. A. (2011). Prototype of internet-accessible system of geodynamic monitoring data gathering and processing. Geodynamics, 11(2), 216–218 (in Ukrainian). https://doi.org/10.23939/jgd2011.02.216.
  18. Nazarevych, R., Markhyvka, V., Struk, Y., & Nazarevych, A. (2011). Conversion and preprocessing of data from deformation monitoring. Journal of Lviv Polytechnic National University "Computer Science and Information Technologies", 694, 334–340 (in Ukrainian).
  19. Newman, S., Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems, Sebastopol:O'Reilly Media, 2015.
  20. Niswar, M., Safruddin, R. A., Bustamin, A., & Aswad, I. (2024). Performance evaluation of microservices communication with REST, GraphQL, and gRPC. International Journal of Electronics and Telecommunications, 70(2), 429–436. https://doi.org/10.24425/ijet.2024.149562.
  21. Savkiv, L. H. (2019). Information technology for express analysis of data of geoelectromagnetic observations. (Сandidate's (PhD) thesis). Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine (in Ukrainian).
  22. Skvorc, D., Horvat, M., & Srbljic, S. (2014). Performance evaluation of WebSocket protocol for implementation of full-duplex web streams. Proceedings of the 37th International Convention on Information and Communication Technology,                                       Electronics                    and                 Microelectronics                      (MIPRO),                 1003–1008.https://doi.org/10.1109/MIPRO.2014.6859715.