Καθώς ο κόσμος συνεχίζει την μετάβαση προς ένα πιο βιώσιμο μέλλον, η ανάγκη για αποτελεσματική διαχείριση των φυσικών πόρων γίνεται ολοένα και πιο σημαντική. Αυτό έχει οδηγήσει τις υπηρεσίες κοινωνικής ωφέλειας στη χρήση των έξυπνων μετρητών ως κύριας τεχνολογίας. Οι έξυπνοι μετρητές είναι συσκευές που μπορούν να συλλέξουν και να αναλύσουν, σε πραγματικό χρόνο, δεδομένα κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας, νερού και αερίου, επιτρέποντας την καλύτερη παρακολούθηση και διαχείριση των πόρων. Με αυτά τα δεδομένα, οι υπηρεσίες κοινής ωφέλειας μπορούν να λάβουν εμπεριστατωμένες αποφάσεις για τη βελτιστοποίηση των δικτύων διανομής και τη μείωση της σπατάλης, προσφέροντας ταυτόχρονα στους πελάτες τους τη δυνατότητα για καλύτερη κατανόηση των συνηθειών τους και βοηθώντας τους να λάβουν ποιοτικές αποφάσεις για την κατανάλωσή τους. Προκειμένου να καλυφθεί αυτή η ανάγκη, οι υπηρεσίες κοινής ωφέλειας πρέπει να υιοθετήσουν έναν συνδυασμό από κλιμακούμενες (scalable) και ανθεκτικές σε σφάλματα (fault-tolerant) τεχνολογίες, για την αποθήκευση των δεδομένων με αποτελεσματικό και οικονομικά αποδοτικό τρόπο. Επιπλέον, τεχνολογίες επεξεργασίας ροών δεδομένων (stream processing) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εισαγωγή στο σύστημα και την ανάλυση των δεδομένων που παράγονται από τους μετρητές σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στους παρόχους και τους καταναλωτές την άμεση ανίχνευση και αντίδραση σε απρόσμενες μεταβολές, βελτιώνοντας έτσι την αποδοτικότητα και την αξιοπιστία της υπηρεσίας. Η παρούσα διπλωματική επικεντρώνεται στον σχεδιασμό και την υλοποίηση μιας κλιμακούμενης και επεκτάσιμης Lambda αρχιτεκτονικής, για την αποθήκευση και ανάλυση του τεράστιου όγκου δεδομένων που συλλέγονται από έξυπνους μετρητές, αν και μπορεί να γενικευθεί για κάθε σύστημα που αποθηκεύει και αναλύει δεδομένα χρονοσειρών. Στην προτεινόμενη αρχιτεκτονική, το Apache Kafka χρησιμοποιείται ως βασικό υποσύστημα για την εισαγωγή των μηνυμάτων στο συνολικό σύστημα, ώστε, μέσω αυτού, οι μετρικές των συσκευών να γίνονται διαθέσιμες σε εφαρμογές-καταναλωτές. Για την επεξεργασία ροών δεδομένων, χρησιμοποιούνται τα Kafka Streams και ksqlDB, ώστε να γίνει συνάθροιση (aggregation), φιλτράρισμα και επαναδρομολόγηση των μηνυμάτων, καθώς και να παραχθούν ειδοποιήσεις σε περίπτωση ανίχνευσης ακραίων τιμών. Για τη μεσοπρόθεσμη αποθήκευση, επιλέγεται η Cassandra, ενώ για τη μακροπρόθεσμη αποθήκευση, προτείνεται το S3. Η υλοποίηση επικεντρώνεται στην εισαγωγή των δεδομένων στο σύστημα, την επεξεργασία ροών δεδομένων και τη μεσοπρόθεσμη αποθήκευση, ενώ παρατίθενται παραδείγματα χρήσης αυτών των υποσυστημάτων. Τέλος, συλλέγονται και παρουσιάζονται μετρικές από τον έλεγχο επίδοσης των καίριων συστατικών, ώστε να αξιολογηθεί ο βαθμός κλιμάκωσης της λύσης.