МОДЕЛИРОВАНИЕ ГОРОДСКОГО ТРАФИКА НА МИКРОСЕРВИСАХ

Рост населения и урбанизация в Казахстане привели к значительным проблемам с организацией дорожного движения в крупных городских районах. Для решения этих проблем были реализованы такие инициативы, как интеллектуальные дорожные системы, информация о дорожном движении в режиме реального времени и управление дорожным движением. Однако заторы и задержки остаются основными проблемами. Эффективное моделирование дорожного движения необходимо для понимания закономерностей движения, выявления узких мест и реализации эффективных решений по снижению заторов. В последнее время микросервисная архитектура стала трендом благодаря своим преимуществам, и авторы данной статьи предлагают использовать микросервисы для моделирования городского трафика, чтобы решить эти проблемы. В данном исследовании любой движущийся объект между двумя точками: автомобиль, велосипедист или пешеход – был представлен как актера. Каждый актер представлен в виде микросервиса. Они сообщают о своих перемещениях через микросервис «город». После отправки данных о своих перемещениях на карте отображается красная линия, указывающая путь их движения. Такое решение помогает более реалистично моделировать движение, поскольку каждый микросервис независим и может двигаться произвольно.

1. Arnott R. The Economics of Traffic Congestion / R. Arnott, K. Small // American Scientist, SEPTEMBER-OCTOBER – 1994. – Vol. 82, no. 5. – P. 446-455.

2. Blinowski G. Monolithic vs. Microservice Architecture: A Performance and Scalability Evaluation / G. Blinowski, A. Ojdowska and A. Przybyłek // IEEE Access. – 2022. – vol. 10. – P. 20357-20374. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152803.

3. Al-Debagy O. A Comparative Review of Microservices and Monolithic Architectures / O. Al-Debagy and P. Martinek // IEEE 18th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), Budapest, Hungary, 2018. – Р. 000149-000154. doi: 10.1109/CINTI.2018.8928192.

4. Razzaq A. Microservices Architecture for IoT Applications in the Ocean: Microservices Architecture based Framework for Reducing the Complexity and Increasing the Scalability of IoT Applications in the Ocean / A. Razzaq // 20th International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA), Cagliari, Italy, 2020. – P. 87-90. doi: 10.1109/ICCSA50381.2020.00025.

5. Pump R. Applying Microservice Principles to Simulation Tools / R. Pump, A. Koschel, V. Ahlers // SERVICE COMPUTATION: The Eleventh International Conference on Advanced Service Computing, 2009. – P. 6-9.

6. Merz J. Microsimulation as an instrument to evaluate economic and social programmes / J. Merz // MPRA Paper 7236, 1993.

7. Jagutis M. Flexible simulation of traffic with microservices, agents & REST / M. Jagutis, S. Russell, R. Collier // INTERNATIONAL JOURNAL OF PARALLEL, EMERGENT AND DISTRIBUTED SYSTEMS. – 2023, VOL. 38, NO. 6. – Р. 490-506. doi: 10.1080/17445760.2023.2242183.

8. Open Street Map community, «Open street map». Available: www.openstreetmap.org

9. GraphHopper community, «Graphhopper». Available: www.graphhopper.com.

10. Docker documentation, Available. https://docs.docker.com/manuals/

11. npm documentation, Available https://docs.npmjs.com/