Geneza systemu

Ponad dwadzieścia lat temu pracowałem w pewnym instytucie naukowym w Zabrzu. Zajmowałem się m.in. budową systemu nadzoru neonatologicznego. Stosunkowo niedawno ukończyłem studia, moja głowa nadal była wypełniona teorią dotyczącą budowy systemów opartych na centralnej bazie danych. Budując system monitorowania stwierdziłem – zrobię go tak jak sztuka każe – oparty na relacyjnej bazie danych. To nie był dobry pomysł. Trafiłem na problem ogólnej wydajności takiego rozwiązania. Rejestrowane sygnały cechowały się wysoką granulacją. Dodatkowo, dostępne systemy baz danych nie były przygotowane na ciągły i nieskończony napływ danych.

Rok 2003 był czasem, w którym bardzo obiecująco prezentowały się w literaturze naukowej tzw. bazy strumieniowe. Po analizie stwierdziłem, że to chyba najbliższa dziedzina w tym czasie, która odpowiada temu, czego potrzebuję. Przyjąłem założenie, że tworzę strumieniową bazę danych do przetwarzania sygnałów. Decyzja z czasem okazała się nie do końca zgodna z prawdą. Systemy strumieniowe przyszły i poszły – ale potrzeba systemów przetwarzających szeregi czasowe pozostała. Systemy strumieniowe przeobraziły się w systemy przetwarzające serie czasowe – Time Series Databases. Do dnia dzisiejszego systemy baz danych przetwarzające serie czasowe znajdują zastosowanie w systemach monitorowania.

Opracowany system nadzoru neonatologicznego obsługiwał kilkanaście pulsoksymetrów. Na sali nadzoru leżało kilkanaście noworodków wymagających ciągłego nadzoru. Każdy noworodek podłączony był m.in. do pulsoksymetru. Każdy pulsoksymetr monitorował rytm serca oraz zawartość tlenu we krwi noworodka. Noworodki się wierciły, sondy odpadały, pulsoksymetry podnosiły alarm co chwilę raportując różnego typu problemy. W takim szumie informacyjnym jeden z noworodków mógł się dusić. Nie działo się to nagle – ale powoli, można było to rozpoznać w szerszym horyzoncie czasowym. Ten jeden przypadek wymagał jednak natychmiastowej reakcji. Równocześnie i do tego bardzo głośno sygnalizowało dźwiękiem kilka urządzeń - a ten jeden z noworodków, ten, który potrzebował pomocy, łapał powietrze cichutko w rogu sali. Tak mniej więcej można opisać skalę problemu. Budowany system umożliwiał jednym rzutem oka stwierdzić, czy wycie urządzenia na sali nadzoru to efekt zsunięcia się czujnika, chwilowy problem czy może coś poważniejszego. Zmieniając skalę czasową można było od razu zidentyfikować problem. Szybka ocena zagrożenia w oparciu o wskazania systemu monitorującego w takim przypadku ratuje zdrowie i życie.

System monitorowania powstał i został wdrożony u klienta w jednym z Warszawskich szpitali. Byłem na miejscu i widziałem, jak działa. Niestety wewnątrz nie było systemu zarządzania danymi, który opisywałem w publikacjach naukowych. Rozwiązanie opracowałem ręcznie bez implementacji języka zapytań, algorytmów i mechanizmów zarządzania. Termin i ograniczone zasoby wymagały dowiezienia tematu na czas. Publikacje, które wtedy powstały opisywały szlachetne potrzeby i założenia – jednak praktyka była inna. Trzeba było dostarczyć produkt a czasu nie było.

Tak przedstawia się w ogólnym zarysie generyczna przyczyna, z której wynikła potrzeba stworzenia systemu zarządzania danymi dla potrzeb przetwarzania sygnałów. Z czasem doszły kolejne obszary zastosowań wynikające z rozszerzających się obszarów rozwojowych związanych z telemetrią, monitorowaniem oraz rozbudową systemów IoT.