ABSTRACT Nyligen har big data analytics fått stor uppmärksamhet inom en mängd olika tillämpningsområden, inklusive företag, finans, rymdvetenskap, hälso- och sjukvård, telekommunikation och Internet of Things (IoT). Bland dessa områden betraktas sakernas internet som en viktig plattform för att föra samman människor, processer, data och saker/objekt för att förbättra kvaliteten på vår vardag. De viktigaste utmaningarna är dock hur man effektivt kan extrahera användbara funktioner från den massiva mängden heterogen data som genereras av resursbaserade IoT-enheter för att ge information i realtid och feedback till slutanvändarna, och hur man kan använda denna data-medvetna intelligens för att förbättra prestandan för trådlösa IoT-nätverk. Även om det finns parallella framsteg i cloud computing och kant computing för att ta itu med vissa frågor i dataanalys, de har sina egna fördelar och begränsningar. Konvergensen mellan dessa två datorparadigm, dvs. en massiv, praktiskt taget delad pool av dator- och lagringsresurser från molnet och databehandling i realtid med kantdata, skulle på ett effektivt sätt kunna möjliggöra realtidsanalys av data i trådlösa IoT-nätverk. I detta avseende föreslår vi en ny ram för samordnad behandling mellan edge- och cloud computing/processing genom att integrera fördelar från båda plattformarna. Det föreslagna ramverket kan utnyttja den nätverksomfattande kunskap och historiska information som finns tillgänglig på molncentret för att styra kantdataenheter mot att uppfylla olika prestandakrav för heterogena trådlösa IoT-nätverk. Med utgångspunkt i de viktigaste funktionerna, de viktigaste möjliggörarna och utmaningarna med big data analytics erbjuder vi olika synergier och distinktioner mellan moln- och kantbearbetning. Ännu viktigare är att vi identifierar och beskriver de potentiella nyckelfaktorerna för den föreslagna samarbetsramen för kantmoln, de därmed sammanhängande centrala utmaningarna och några intressanta framtida forskningsinriktningar.
Sharma och Wang REF lade fram ett nytt ramverk för samordnad behandling mellan kant- och molndata genom att integrera fördelar från båda plattformarna, vilket kan ge slutanvändare information i realtid och förbättra prestandan hos trådlösa IoT-nätverk.
Live Data Analytics With Collaborative Edge and Cloud Processing in Wireless IoT Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}