mirtrМир транспортаWorld of Transport and Transportation1992-3252Russian University of Transport (RUT)10.30932/1992-3252-2021-19-1-18-46mirtr-2076Research ArticleВОПРОСЫ ТЕОРИИTHEORYПостроение архитектуры интеллектуальной системы управления городской рельсовой транспортной системойBuilding Architecture of Intelligent Control System for Urban Rail Transit SystemАлексеевВ. М.AlexeevV. M.

Алексеев Виктор Михайлович – доктор технических наук, профессор кафедры управления и защиты информации

Москва

Alexeev, Victor M. – D.Sc. (Eng), Professor at the Department of Information Control and Protection

Moscow

alekseevvm@rambler.ruБарановЛ. А.BaranovL. A.

Баранов Леонид Аврамович – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой управления и защиты информации

Москва

Baranov, Leonid A. – D.Sc. (Eng), Professor, Head of the Department of Information Control and Protection

Moscow

Baranov.miit@gmail.comКулагинМ. А.KulaginM. A.

Кулагин Максим Алексеевич – заместитель начальника отдела разработки технологических информационных систем

Москва

Kulagin, Maxim A. – Deputy Head of the Technological Information Systems’ Development Unit

Moscow

kulagin.maxim@vniizht.ruСидоренкоВ. Г.SidorenkoV. G.

Сидоренко Валентина Геннадьевна – доктор технических наук, профессор кафедры управления и защиты информации

Москва

Sidorenko, Valentina G. – D.Sc. (Eng), Professor at the Department of Information Control and Protection

Moscow

Valenfalk@mail.ruРоссийский университет транспортаРоссияRussian University of TransportRussian FederationАО «Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта»РоссияRailway Research InstituteRussian Federation2021280220211911846Copyright © Алексеев В.М., Баранов Л.А., Кулагин М.А., Сидоренко В.Г., 20212021Алексеев В.М., Баранов Л.А., Кулагин М.А., Сидоренко В.Г.Alexeev V.M., Baranov L.A., Kulagin M.A., Sidorenko V.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2076

Рост объёма пассажирских перевозок в условиях крупных городских агломераций и мегаполисов эффективно обеспечивается объединением общественного транспорта и городских линий железных дорог. Управление движением в этих условиях требует создания интеллектуальных централизованных многоуровневых систем управления, реализующих заданные показатели качества, комфорта и безопасности перевозок пассажиров. Современные системы управления дополнительно решают задачи экономии энергии на тягу подвижного состава, являются фундаментом и составной частью систем цифровизации городского транспорта и города в целом. Построение систем, решающих задачи планирования и управления движением, реализуется с применением алгоритмов, использующих методы искусственного интеллекта, принципы иерархического построения централизованных систем, возможности технологии Big Data. В этих условиях необходимо учитывать возросшие требования не только к программному обеспечению, но и к теоретическим и практическим решениям организации сети.

В данной статье рассматриваются вопросы формирования архитектуры и требований к разрабатываемым приложениям и их интеграции с базами данных для создания централизованной интеллектуальной системы управления городской рельсовой транспортной системой (ЦИСУ ГРТС). В статье предлагаются оригинальные подходы к архитектуре сети, маршрутизации информационных потоков и программному обеспечению ЦИСУ ГРТС. В основе построения маршрутизации лежит использование полносвязной сети. Это позволяет значительно увеличить пропускную способность сети и выполнить требования по защите информации, так как информационные потоки формируются на базе однотипных протоколов, что препятствует образованию скрытых каналов передачи. Реализация ядра с использованием полносвязности позволяет по меткам информационных потоков заранее сформировать маршруты обмена информации между серверами и приложениями, развёрнутыми в ЦИСУ ГРТС. Использование шифрованных меток информационных потоков значительно усложняет проведение атак и организацию сбора информации о структуре сети.

Платформы для разработки интеллектуальных систем управления (ИСУ), к которым относится ЦИСУ ГРТС, огромные вычислительные мощности, хранилища данных и новые фреймворки становятся всё более доступными для учёных и разработчиков и позволяют быстро развиваться ИСУ. В статье рассматриваются вопросы взаимодействия приложений с базами данных на основе комбинации нескольких подходов, используемых в области Big Data, обосновывается сочетание методологии интернета вещей (IoT) и микросервисной архитектуры. Данная комбинация позволит выделить в системе бизнес-процессы и сформировать потоковую обработку данных, требующих оперативного анализа человеком, что доказывается соответствующими примерами.

Таким образом, целью статьи является формализация принципов организации информационного обмена ЦИСУ ГРТС и автоматизированных систем управления (АСУ) железнодорожных компаний (в нашем случае – на примере ОАО «РЖД»), организаций, предоставляющих услуги ГРТС, и городских органов управления, реализация сформулированных принципов в архитектуре ЦИСУ ГРТС и формализация принципов организации микросервисной архитектуры программного обеспечения ЦИСУ ГРТС. Основными методами исследования являются теория графов, методы Big Data, IoT.

The increase in the volume of passenger transportation in megalopolises and large urban agglomerations is efficiently provided by the integration of urban public transit systems and city railways. Traffic management under those conditions requires creating intelligent centralised multi-level traffic control systems that implement the required indicators of quality, comfort, and traffic safety regarding passenger transportation. Besides, modern control systems contribute to traction power saving, are foundation and integral part of the systems of digitalisation of urban transit and the cities. Building systems solving the traffic planning and control tasks is implemented using algorithms based on the methods of artificial intelligence, principles of hierarchically structured centralised systems, opportunities provided by Big Data technology. Under those conditions it is necessary to consider growing requirements towards software as well as theoretical design and practical implementation of network organisation.

This article discusses designing architecture and shaping requirements for developed applications and their integration with databases to create a centralised intelligent control system for the urban rail transit system (CICS URTS). The article proposes the original architecture of the network, routing of information flows and software of CICS URTS. The routing design is based on a fully connected network. This allows to significantly increase the network bandwidth and meet the requirements regarding information protection, since information flows are formed based on the same type of protocols, which prevents emergence of covert transmission channels. The implementation of the core using full connectivity allows, according to the tags of information flows, to pre-form the routes for exchange of information between servers and applications deployed in CICS URTS. The use of encrypted tags of information flows makes it much more difficult to carry out attacks and organise collection of information about the network structure.

Platforms for development of intelligent control systems (ICS), which include CICS URTS, high computing power, data storage capacity and new frameworks are becoming more available for researchers and developers and allow rapid development of ICS. The article discusses the issues of interaction of applications with databases through a combination of several approaches used in the field of Big Data, substantiates combination of Internet of Things (IoT) methodology and microservice architecture. This combination will make it possible to single out business processes in the system and form streaming data processing requiring operational analysis by a human, which is shown by relevant examples.

Thus, the objective of the article is to formalise the principles of organising data exchange between CICS URTS and automated control systems (ACS) of railway companies (in our case, using the example of JSC Russian Railways), URTS services providers, and city government bodies, implement the developed approaches into the architecture of CICS URTS and formalise principles of organisation of microservice architecture of CICS URTS software. The main research methods are graph theory, Big Data and IoT methods.

городской рельсовый транспортинтеллектуальное управлениемикросервисная архитектураархитектура сетибольшие данныеархитектура программного обеспечениягородской рельсовый транспортurban rail transitintelligent controlmicroservice architecturenetwork architectureBig Datasoftware architectureurban rail transitИсследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, НТУ «Сириус», ОАО «РЖД» и Образовательного Фонда «Талант и успех» в рамках научного проекта № 20-37-51001.The research was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research, NTU Sirius, JSC Russian Railways and the Educational Foundation «Talent and Success» in the framework of scientific project No. 20-37-51001.ReferencesВакуленко С. П., Роменский Д. Ю., Мнацаканов В. А., Дорохов А. В., Власов Д. Н. Разработка вариантов модернизации Московской монорельсовой транспортной системы // Метро и тоннели. – 2020. – № 4. –С. 28–36. [Электронный ресурс]: https://hutor.info/wp-content/uploads/2020/12/2_5332278966877161853.pdf. Доступ 14.02.2021.Vakulenko, S. P., Romensky, D. Yu., Mnatsakanov, V. A., Dorokhov, A. V., Vlasov, D. N. Development of options for modernisation of Moscow monorail transit system [Razrabotka variantov modernizatsii Moskovskoi moorelsovoi transportnoi sistemy]. Metro i tonneli, 2020, Iss. 4, pp. 28–36. [Electronic resource]: https://hutor.info/wp-content/uploads/2020/12/2_5332278966877161853. pdf. Last accessed 14.02.2021.Shevlyugin, M.V., Korolev, A. A., Golitsyna, A. E., Pletnev, D. S. Electric stock digital twin in a subway traction power system. Russian Electrical Engineering, 2019, Vol. 90, Iss. 9, pp. 647–652. DOI: 10.3103/S1068371219090098. Доступ 14.02.2021.Shevlyugin, M. V., Korolev, A. A., Golitsyna, A. E., Pletnev, D. S. Electric stock digital twin in a subway traction power system. Russian Electrical Engineering, 2019, Vol. 90, Iss. 9, pp. 647–652. DOI: 10.3103/S1068371219090098. Last accessed 14.02.2021.Павловский А. А., Охотников А. Л. Информационная транспортная ситуация // Наука и технологии железных дорог. –2018. –Т. 2. –№ 6. –С. 16–24. [Электронный ресурс]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2018/2_2018.pdf. Доступ 14.02.2021.Pavlovsky, A. A., Okhotnikov, A. L. Information transport situation [Informatsionnaya transportnaya situatsiya]. Nauka i tekhnologii zheleznykh dorog, 2018, Vol. 2, Iss. 6, pp. 16–24. [Electronic resource]: http://www.vniias.ru/images/img/online_journal/pdf/02_2018/2_2018.pdf. Last accessed 14.02.2021.Атрощенко В. А., Руденко М. В., Дьяченко Р. А., БагдасарянР. Х. К вопросу оценки достоверности информации для предотвращения mitm-атаки при передаче закрытой информации по открытым каналам связи //Современные проблемы наукии образования. –2013. – № 3. – С. 82–82. [Электронный ресурс]: https://scienceeducation.ru/pdf/2013/3/375.pdf. Доступ 14.02.2021.Atroshchenko V. A., Rudenko M. V., Dyachenko R. A., Bagdasaryan R. Kh. On the issue of assessing the reliability of information to prevent mitm attacks when transmitting classified information through open communication channels [K voprosu otsenki dostovernosti informatsii dlya predotvrashcheniya mitm-ataki pri peredachi zakrytoi informatsii po otkrytym kanalam svyazi]. Sovremennie problemy nauki i obrazovaniya, 2013, Iss. 3, pp. 82–82. [Electronic resource]: https://science-education.ru/pdf/2013/3/375.pdf. Last accessed 14.02.2021.Sudhir, Udipi. The event data management problem: getting the most from network detection and response. Network Security, January 2021, Vol. 2021, Iss. 1, pр. 12–14. DOI: https://doi.org/10.1016/S1353-4858(21)00008-8.Sudhir, Udipi. The event data management problem: getting the most from network detection and response. Network Security, January 2021, Vol. 2021, Iss. 1, pр. 12–14. DOI: https://doi.org/10.1016/S1353-4858(21)00008-8.Halpin T., Morgan T. Information modelling and relational databases (Second Edition). The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems 2008, 976 p. DOI: 10.1016/B978-0-12-373568-3.X5001-2.Halpin, T., Morgan, T. Information Modelling and Relational Databases (Second Edition). The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems 2008, 976 p. DOI: 10.1016/B978-0-12-373568-3.X5001-2.Yue, Zeng; Ye, Baoliu; Tang, Bin; Guo, Songtao; Qu, Zhihao. Scheduling coflowsofmulti-stage jobsundernetwork resource constraints. Computer Networks, January 12, 2021, Vol. 184, pp. 107686. DOI: 10.1016/j.comnet.2020.107686.Yue, Zeng; Ye, Baoliu; Tang, Bin; Guo, Songtao; Qu, Zhihao. Scheduling coflows of multi-stage jobs under network resource constraints. Computer Networks, January 12, 2021, Vol. 184, pp. 107686. DOI: 10.1016/j.comnet.2020.107686.Уэнстром М. Организация защиты сетей Cisco. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 768 с. ISBN 5-8459-0387-4.Wenstrom, M. Managing Cisco Network Security First Edition. Moscow, Publishing house Williams, 2005, 768 p.Харитонова Е. В. Графы и сети. – Ульяновск: УлГТУ, 2006. – 92 с. [Электронный ресурс]: https://www.studmed.ru/haritonova-ev-grafy-i-seti_9d47b8a399b.html. Доступ 14.02.2021.Kharitonova, E. V. Graphs and networks [Grafy i seti]. Ulyanovsk, UlGTU publ., 2006, 92 p. [Electronic resource]: https://www.studmed.ru/haritonova-ev-grafyi-seti_9d47b8a399b.html. Last accessed 14.02.2021.Кузюков В. А., Новиков В. Г., Сафронов А. И. Микропроцессорные системы управления движением поездов в Московском метрополитене //Автоматика на транспорте. – 2020. – Т. 6. – № 3. – С. 268–293. [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/mikroprotsessornye-sistemy-upravleniya-dvizheniempoezdov-v-moskovskom-metropolitene/pdf. Доступ 14.02.2021.Kuzyukov, V. A., Novikov, V. G., Safronov, A. I. Microprocessor control systems for movement of trains in Moscow metro [Mikroprotsessornie sistemy upravleniya dvizheniem poezdov v Moskovskom metropolitene]. Avtomatika na transporte, 2020, Vol. 6, Iss. 3, pp. 268–293. [Electronic resource]: https://cyberleninka.ru/article/n/mikroprotsessornye-sistemy-upravleniya-dvizheniempoezdov-v-moskovskom-metropolitene/pdf. Last accessed 14.02.2021.ДевянинП. Н. Модели безопасности компьютерных систем. –М.:Горячаялиния-Телеком. –2018. –338с. ISBN 5-7695-2053-1.Devyanin, P. N. Models of safety of computer systems [Modeli bezopasnosti kompyuternykh sistem]. Moscow, Goryachaya liniya-Telecom publ., 2018, 338 p.Zhang, Shunliang; Zhu, Dali. Towards artificial intelligence enabled 6G: State of the art, challenges, and opportunities. Computer Networks, December 24, Vol. 183, pp. 107556. DOI: 10.1016/j.comnet.2020.107556.Zhang, Shunliang; Zhu, Dali. Towards artificial intelligence enabled 6G: State of the art, challenges, and opportunities. Computer Networks, December 24, Vol. 183, pp. 107556. DOI: 10.1016/j.comnet.2020.107556.Mei, Lifan; Hu, Runchen; Cao, Houwei; Liu, Yong; Han, Zifa; Li, Feng; Li, Jin. Realtime Mobile Bandwidth Prediction Using LSTM Neural Network. In: Choffnes D., Barcellos M. (eds) Passive and Active Measurement. PAM 2019. LectureNotesinComputerScience,vol11419. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15986-3_3.Mei, Lifan; Hu, Runchen; Cao, Houwei; Liu, Yong; Han, Zifa; Li, Feng; Li, Jin. Realtime Mobile Bandwidth Prediction Using LSTM Neural Network. In: Choffnes D., Barcellos M. (eds) Passive and Active Measurement. PAM 2019. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11419. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15986-3_3.Kalipe, G. K., Behera, R. K. Big Data Architectures: A detailed and application oriented review. Int. JournalInnov. Technol. Explor. Eng., 2019, Vol. 8, pp. 2182–2190. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/Rajat-Behera/publication/336915402_Big_Data_Architectures_A_detailed_and_application_oriented_review/links/5dba7a2e4585151435d62a79/Big-Data-Architectures-A-detailed-and-application-oriented-review.pdf. Доступ 14.02.2021.Kalipe, G. K., Behera, R. K. Big Data Architectures: A detailed and application-oriented review. Int. Journal Innov. Technol. Explor. Eng., 2019, Vol. 8, pp. 2182–2190. [Electronic resource]: https://www.researchgate.net/profile/Rajat-Behera/publication/336915402_Big_Data_Architectures_A_detailed_and_application_oriented_review/links/5dba7a2e4585151435d62a79/Big-DataArchitectures-A-detailed-and-application-orientedreview.pdf. Last accessed 14.02.2021.Thurner, T. Big Data Europe for Smart, Green and Integrated Transport. [Электронный ресурс]: https://www.w3.org/community/bde-transport/files/2015/11/Big-Datafor-Smart-Green-and-Integrated-Transport-Workshop-FinalReport.pdf. Доступ 14.02.2021.Thurner, T. Big Data Europe for Smart, Green and Integrated Transport [Electronic resource]: https://www.w3.org/community/bde-transport/files/2015/11/Big-Data-for-Smart-Green-andIntegrated-Transport-Workshop-Final-Report.pdf. Last accessed 14.02.2021.АвдееваИ. Л. Анализ зарубежного опыта использования глобальных технологий «Big Data» // Интернет-журнал «Науковедение». – 2016. – Т. 8. –№ 6. – С. 1–11 [Электронный ресурс]: http://naukovedenie.ru/PDF/13EVN616.pdf. Доступ 14.02.2021.Avdeeva, I. L. Analysis of foreign experience in the use of global technologies «Big Data» [Analiz zarubezhnogo opyta ispolzovaniya globalnykh tekhnologii «Big Data»]. Internet journal «Naukovedenie», 2016, Vol. 8, Iss. 6, pp. 1–11. [Electronic resource]: http://naukovedenie.ru/PDF/13EVN616.pdf. Last accessed 14.02.2021.Бик Р. Применение Big Data в транспортном планировании. [Электронный ресурс]: https://transport.mos.ru/common/upload/docs/1500293313_Moovit_Moscow_International_Transport_Expert_Council_R.pdf. Доступ 14.02.2021.Bik, R. Application of Big Data in transport planning [Primenenie Big Data v transportnom planirovanii]. [Electronic resource]: https://transport.mos.ru/common/upload/docs/1500293313_Moovit_Moscow_International_Transport_Expert_Council_R.pdf. Last accessed 14.02.2021.Технология Big Data на транспорте. Как на транспорте большие данные превратились в ценный актив. Отечественная СУБД Tarantool в проекте аналитики больших данных. [Электронный ресурс]: https://tygeza.ru/tehnologiya-big-data-na-transporte-kak-na-transportebolshie-dannye.html. Доступ 14.02.2021.Big Data technology in transport. How big data has become a valuable asset in transportation. Domestic DBMS Tarantool in a big data analytics project [Tekhnologiya Big Data na transporte. Kak na transporte bolshie Dannie prevratilis v tsenniy aktiv. Otechestvennaya SUBD Tarantool v proekte analitiki bolshikh dannykh]. [Electronic resource]: https://tygeza.ru/tehnologiya-bigdata-na-transporte-kak-na-transporte-bolshie-dannye.html. Last accessed 14.02.2021.O’Connor, R. V., Elger, P., Clarke, P. M. Continuous softwareengineering–A microservices architecture perspective. Journal of Software: Evolution and Process, 2017, Vol. 29, Iss. 11, pp. e1866. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/Rory-Oconnor-4/publication/316009873_Continuous_software_engineering-A_microservices_architecture_perspective/links/5a26bc4e4585155dd423eecc/Continuous-softwareengineering-A-microservices-architecture-perspective.pdf. Доступ 14.02.2021. DOI: 10.1002/smr.1866.O’Connor, R. V., Elger, P., Clarke, P. M. Continuous software engineering – A microservices architecture perspective. Journal of Software: Evolution and Process, 2017, Vol. 29, Iss. 11, pp. e1866. [Electronic resource]: https://www.researchgate.net/profile/RoryOconnor-4/publication/316009873_Continuous_software_engineering-A_microservices_architecture_perspective/links/5a26bc4e4585155dd423eecc/Continuous-software-engineering-A-microservicesarchitecture-perspective.pdf. Last accessed 14.02.2021. DOI: 10.1002/smr.1866.Boicea,A., Radulescu,F.,Agapin,L. I. Mongo D Bvs Oracle-database comparison. 20123rd Internationa lConference on Emerging Intelligent Data and Web Technologies. IEEE, 2012, pp. 330–335. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/Alexandru-Boicea/publication/261040647_MongoDB_vs_Oracle_—_Database_Comparison/links/55c2132b08aebc967defd053/MongoDBvs-Oracle-Database-Comparison.pdf. Доступ 14.02.2021. DOI: 10.1109/EIDWT.2012.32.Boicea,A., Radulescu, F.,Agapin, L. I. MongoDB vs Oracle-database comparison. 2012 3rd International Conference on Emerging Intelligent Data and Web Technologies. IEEE, 2012, pp. 330–335. [Electronic resource]: https://www.researchgate.net/profile/Alexandru-Boicea/publication/261040647_MongoDB_vs_Oracle_--_Database_Comparison/links/55c2132b08aebc967defd053/MongoDB-vs-Oracle--Database-Comparison.pdf. Last accessed 14.02.2021. DOI: 10.1109/EIDWT.2012.32.CouchDB. Apache CouchDB. [Электронный ресурс]: https://couchdb. apache.org. Доступ 14.02.2021.CouchDB. Apache CouchDB. [Electronic resource]: https://couchdb.apache.org. Last accessed 14.02.2021.Vora, M. N. Hadoop-HBase for large-scale data. Proceedings of 2011 International Conference on Computer Science and Network Technology. IEEE, 2011, Vol. 1, pp. 601–605. DOI: 10.1109/ICCSNT.2011.6182030.Vora, M. N. Hadoop-HBase for large-scale data. Proceedings of 2011 International Conference on Computer Science and Network Technology. IEEE, 2011, Vol. 1,pp. 601–605. DOI: 10.1109/ICCSNT.2011.6182030.Shvachko,K.,Kuang,H.,Radia,S.,Chansler,R. The Hadoop Distributed File System. 2010 IEEE26th symposium on mass storage systems and technologies (MSST). IEEE, 2010, pp. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1109/MSST.2010.5496972.Shvachko, K., Kuang, H., Radia, S., Chansler, R. The Hadoop Distributed File System. 2010 IEEE 26th symposium on mass storage systems and technologies (MSST). IEEE, 2010, pp. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1109/MSST.2010.5496972.Kim, S.-S., Lee, W.-R., Go, J.-H. A Study on Utilization of Spatial Information in Heterogeneous System Based on Apache NiFi. 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). IEEE, 2019, pp. 1117–1119. DOI: 10.1109/ICTC46691.2019.8939734.Kim, S.-S., Lee, W.-R., Go, J.-H. A Study on Utilization of Spatial Information in Heterogeneous System Based on Apache NiFi. 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). IEEE, 2019, pp. 1117– 1119. DOI: 10.1109/ICTC46691.2019.8939734.Venner, J., Wadkar, Sameer; Siddalingaiah, Madhu. Pro Apache Hadoop. Apress,Berkeley,CA,2014,pp. 399–401. DOI: 10.1007/978-1-4302-4864-4_9.Venner, J.,Wadkar, Sameer; Siddalingaiah,Madhu. ProApache Hadoop. Apress,Berkeley, CA, 2014, pp. 399– 401. DOI: 10.1007/978-1-4302-4864-4_9.Hunt, P., Konar, M., Junqueira, F. P., Reed, B. Zoo Keeper: Wait-free Coordination for Internet-scale Systems. USENIX annual technical conference, 2010, Vol. 8, Iss. 9, pp. 1–14. [Электронный ресурс]: https://www.usenix.org/legacy/events/atc10/tech/full_papers/Hunt.pdf. Доступ 14.02.2021.Hunt, P., Konar, M., Junqueira, F. P., Reed, B. ZooKeeper: Wait-free Coordination for Internet-scale Systems. USENIX annual technical conference, 2010, Vol. 8,Iss. 9, pp. 1–14. [Electronic resource]: https://www.usenix.org/legacy/events/atc10/tech/full_papers/Hunt.pdf. Last accessed 14.02.2021.Gupta, M., Patwa, F., Sandhu, R. An Attribute Based Access Control Model for Secure Big Data Processing in Hadoop Ecosystem. Proceedings of the Third ACM Workshop on Attribute-Based Access Control, 2018, pp. 13–24. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/Maanak-Gupta/publication/323785048_An_Attribute-Based_Access_Control_Model_for_Secure_Big_Data_Processing_in_Hadoop_Ecosystem/links/5ab0253b0f7e9b4897c1d52b/An-Attribute-Based-Access-Control-Model-forSecure-Big-Data-Processing-in-Hadoop-Ecosystem.pdf. Доступ14.02.2021. DOI: 10.1145/3180457.3180463.Gupta, M., Patwa, F., Sandhu, R. An Attribute Based Access Control Model for Secure Big Data Processing in Hadoop Ecosystem. Proceedings of the Third ACM Workshop on Attribute-Based Access Control, 2018, pp. 13–24. [Electronic resource]: https://www.researchgate.net/profile/Maanak-Gupta/publication/323785048_An_Attribute-Based_Access_Control_Model_for_Secure_Big_Data_Processing_in_Hadoop_Ecosystem/links/5ab0253b0f7e9b4897c1d52b/An-Attribute-Based-Access-Control-Model-for-SecureBig-Data-Processing-in-Hadoop-Ecosystem.pdf. Last accessed 14.02.2021. DOI: 10.1145/3180457.3180463.Wang, Guozhang; Koshy, Joel; Subramanian, Sriram; Paramasivam, Kartik; Zadeh, Mammad; Narkhede, Neha; Rao, Jun;Kreps, Jay;Stein, Joe. Building a replicatedlogging system with Apache Kafka. Proceedings of the VLDB Endowment, 2015, Vol. 8 , Iss 12, p p. 1654–1655. DOI: 10.14778/2824032.2824063.Wang, Guozhang; Koshy, Joel; Subramanian, Sriram; Paramasivam, Kartik; Zadeh, Mammad; Narkhede, Neha; Rao, Jun; Kreps, Jay; Stein, Joe. Building a replicated logging system with Apache Kafka. Proceedings of the VLDB Endowment, 2015, Vol. 8, Iss. 12, pp. 1654–1655. DOI: 10.14778/2824032.2824063.Singh,P. Airflow. Learn Py Spark. Apress,Berkeley,CA, 2019,pp. 67–84. [Электронный ресурс]: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-1-4842-4961-1.pdf. Доступ 14.02.2021.Singh, P. Airflow. Learn PySpark. Apress,Berkeley, CA, 2019, pp. 67–84. [Electronic resource]: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-1-4842-4961-1.pdf. Last accessed 14.02.2021.Akhtar, S., Magham, R. Using Phoenix. Pro Apache Phoenix. Apress, Berkeley, CA, 2017, pp. 15–35. [Электронный ресурс]: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-1-4842-2370-3.pdf. Доступ 14.02.2021.Akhtar, S., Magham, R. Using Phoenix. Pro Apache Phoenix. Apress, Berkeley, CA, 2017, pp. 15–35. [Electronic resource]: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-1-4842-2370-3.pdf. Last accessed 14.02.2021.Condie, T., Conway, N., Alvaro, P., Hellerstein, J., Elmeleegy, K., Sears, R. MapReduce Online. Conference: Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation, NSDI 2010, San Jose, CA, USA, April 28–30, 2010, Vol. 10, Iss. 4, pp. 313–328. [Электронный ресурс]: https://www.usenix.org/legacy/events/nsdi10/tech/full_papers/condie.pdf. Доступ 14.02.2021.Condie, T., Conway, N.,Alvaro, P., Hellerstein, J., Elmeleegy, K., Sears, R. MapReduce Online. Conference: Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation, NSDI 2010, San Jose, CA, USA, April 28–30, 2010, Vol. 10, Iss. 4, pp. 313–328. [Electronic resource]: https://www.usenix.org/legacy/events/nsdi10/tech/full_papers/condie.pdf. Last accessed 14.02.2021.Cheng, Yanzhe; Liu, Fang; Jing, Shan; Xu, Weijia; Chau, Duen Horng. Building Big Data Processing and Visualization Pipeline through Apache Zeppelin. PEARC’18: Proceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing, 2018, p p. 1–7. DOI: 10.1145/3219104.3229288.Cheng, Yanzhe; Liu, Fang; Jing, Shan; Xu, Weijia; Chau, Duen Horng. Building Big Data Processing and Visualization Pipeline through Apache Zeppelin. PEARC’18: Proceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing, 2018, pp. 1–7. DOI: 10.1145/3219104.3229288.Zaharia, M. [et al.] «Apache spark: a unified engine for big data processing.» Communications of the ACM 59.11 (2016): 56–65. DOI: 10.1145/2934664.Zaharia, M. [et al]. Apache spark: a unified engine for big data processing. Communications of the ACM 59.11, 2016, pp. 56–65. DOI: 10.1145/2934664.Баранов Л. А. Балакина Е. П., Ерофеев Е. В., Сидоренко В. Г. Многофункциональны емодели систем управления // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. – 2012. – № 2. –C. 79–82. [Электронный ресурс]: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/folder/54otctuizr/direct/118351222.pdf. Доступ 14.02.2021.Baranov, L. A. Balakina, E. P., Erofeev, E. V., Sidorenko, V. G. Multifunctional models of control systems [Mnogofunktsionalnie modeli sistem upravleniya]. Izvestiya vysshykh uchebnykh zavedenii. Problemy poligrafii i izdatelskogo dela, 2012, Iss. 2, pp. 79–82. [Electronic resource]: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/folder/54otctuizr/direct/118351222.pdf. Last accessed 14.02.2021.Сидоренко В. Г., Чжо М. А. Исследование возможности применения генетических алгоритмов к решению задач планирования работы электроподвижного состава метрополитена // Электроника и электрооборудование транспорта. – 2017. – № 6. – C. 37–40. [Электронный ресурс]: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/213900236.pdf. Доступ 14.02.2021.Sidorenko, V. G., Zhuo, M. A. Investigation of the possibility of applying genetic algorithms to solving problems of planning operation of metro electric rolling stock [Issledovanie vozmozhnosti primeneniya geneticheskikh algoritmov k resheniyu zadach planirovaniya raboty elektropodvizhnogo sostava metropolitena]. Elektronika i elektrooborudovanie transporta, 2017, Iss. 6, pp. 37–40. [Electronic resource]: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/213900236.pdf. Last accessed 14.02.2021.КульбаВ. В.,Ковалевский С. С.,Косяченко С. А. Кузнецов Н. А. Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем. –М.:Физматлит, 2002. – 800 c. [Электронный ресурс]: http://bookfi.net/book/1471957. Доступ 14.02.2021.Kulba,V. V.,Kovalevsky, S. S., Kosyachenko, S. A., Kuznetsov, N. A. Methods of analysis and synthesis of modularin formation and control systems [Metody analiza i sinteza modulnykh informatsionno-upravlyayushchikh sistem]. Moscow, Fizmatlit publ., 2002, 800 p. [Electronic resource]: http://bookfi.net/book/1471957. Last accessed 14.02.2021.Харин О. В., Якимов С. М., Кулагин М. А., Гоник М. М., Хлудеев М. А., Ярощук Д. И. Автоматизированная система доверенная среда локомотивного комплекса (2019). Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020613754, 23.03.2020. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42709956. Доступ 14.02.2021.Kharin, O. V., Yakimov, S. M., Kulagin, M. A., Gonik, M. M., Khludeev, M. A., Yaroshchuk, D. I. Automated system trusted environment of the locomotive complex (2019). Certificate ofregistration of the computer programRU2020613754, 23.03.2020 [Avtomatizirovannaya Sistema doverennaya sreda dlya lokomotivnogo kompleksa (2019). Svidetelstvo o registratsii programmy dlya EVM RU 2020613754, 23.03.2020]. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42709956. Last accessed 14.02.2021.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.