Исследование направлено на разработку архитектуры распределенной программной системы для непрерывного мониторинга и высокоточного прогнозирования состояния водных ресурсов в условиях роста климатических рисков и антропогенной нагрузки. Актуальность определяется ограниченностью дискретных наблюдений и необходимостью оперативной аналитики на больших, пространственно-распределенных данных. Цель работы обосновать архитектурные принципы, обеспечивающие масштабируемость, отказоустойчивость и низкие задержки при интеграции гетерогенных источников и предиктивных вычислений. Предложена микросервисная архитектура с асинхронным обменом сообщениями, контейнеризацией и оркестрацией, позволяющая независимо масштабировать функции сбора, обработки и анализа. В систему интегрированы потоки данных дистанционного зондирования и полевых датчиков качества воды, а также гидрометеорологические ряды. Машинное обучение включает LSTM для временных рядов и ансамблевые модели градиентного бустинга для классификации и регрессии; геоаналитика реализована средствами GDAL и PostGIS. Валидация выполнена на пятилетнем корпусе данных с использованием RMSE и R2. Сравнительные эксперименты с монолитным прототипом показали устойчивое преимущество микросервисного подхода под нагрузкой: при росте запросов система сохраняет приемлемое время отклика, более равномерную утилизацию ресурсов и низкую долю ошибок. На задачах прогнозирования качества воды ансамблевые методы достигли наименьшей ошибки и наибольшего R , опередив линейные модели и рекуррентные сети по соотношению точности и затрат обучения. Анализ путей данных выявил основные источники латентности в первичной обработке и инференсе и подтвердил эффективность асинхронных паттернов и кэширования. Полученные результаты демонстрируют, что декомпозиция на независимые сервисы и эластичное масштабирование критичны для 24/7 сервисов экологического мониторинга. Архитектура обеспечивает изоляцию ресурсоемких задач, гетерогенное аппаратное профилирование и быструю эволюцию алгоритмов без простоя. Практическая значимость состоит в переходе от реактивного контроля к проактивному управлению, что снижает экологические и экономические риски. Ограничения связаны с дороговизной инфраструктуры и холодными стартами моделей; намечены направления оптимизации инференса и потоков данных. Дальнейшая работа предусматривает внедрение ускоренного инференса на ONNX Runtime, расширение auto-scaling политик для нагрузочных пиков, усиление отказоустойчивости через паттерны circuit breaker и формализацию SLO/SLI для управляемой эксплуатационной надежности. Планируется адаптивное кэширование, стриминговая очистка данных и А/В-тестирование моделей в продуктивной среде постоянно.
The study is aimed at designing the architecture of a distributed software system for continuous monitoring and high-accuracy forecasting of the state of water resources amid rising climate risks and anthropogenic pressure. The relevance is driven by the limited nature of discrete observations and the need for timely analytics over large, spatially distributed data. The goal is to substantiate architectural principles that ensure scalability, fault tolerance, and low latency when integrating heterogeneous sources and predictive computations. A microservice architecture with asynchronous messaging, containerization, and orchestration is proposed, enabling independent scaling of collection, processing, and analytics functions. The system integrates remote sensing data streams and in-situ water quality sensors, as well as hydrometeorological time series. Machine learning includes LSTM networks for time series and ensemble gradient boosting models for classification and regression; geospatial analytics is implemented using GDAL and PostGIS. Validation was performed on a five-year dataset using RMSE and R . Comparative experiments with a monolithic prototype showed a consistent advantage of the microservice approach under load: as request rates grow, the system maintains acceptable response time, more uniform resource utilization, and a low error rate. On water quality forecasting tasks, ensemble methods achieved the lowest error and highest R , outperforming linear models and recurrent networks in the accuracy-to-training-cost trade-off. Data path analysis identified the main sources of latency in preprocessing and inference and confirmed the effectiveness of asynchronous patterns and caching. The results demonstrate that decomposition into independent services and elastic scaling are critical for 24/7 environmental monitoring services. The architecture provides isolation of resource-intensive tasks, heterogeneous hardware profiling, and rapid evolution of algorithms without downtime. The practical significance lies in the transition from reactive control to proactive management, which reduces environmental and economic risks. Limitations are related to infrastructure cost and model cold starts; directions for optimizing inference and data pipelines are outlined. Future work includes deploying accelerated inference on ONNX Runtime, expanding auto-scaling policies for peak loads, strengthening fault tolerance via circuit breaker patterns, and formalizing SLO/SLI for managed operational reliability. Planned efforts include adaptive caching, streaming data cleansing, and continuous A/B testing of models in the production environment.