Begreppet smarta staden är allmänt gynnad, eftersom det ökar livskvaliteten för stadsbor, som involverar flera discipliner, det vill säga smart gemenskap, smarta transporter, smart hälso-och sjukvård, smart parkering, och många fler. Kontinuerlig tillväxt av de komplexa urbana nätverken utmanas avsevärt av databehandling i realtid och intelligenta beslutsförmåga. Därför föreslår vi i detta dokument ett smart stadsramverk baserat på Big Data analytics. Det föreslagna ramverket fungerar på tre nivåer: 1) datagenererings- och insamlingsnivå för att samla in heterogena uppgifter om stadens verksamhet, 2) datahanterings- och processnivåfiltrering, analys och lagring av data för att fatta beslut och händelser självständigt, och 3) tillämpningsnivå som inleder genomförandet av de händelser som motsvarar de mottagna besluten. För att validera den föreslagna arkitekturen analyserar vi några större typer av dataset baserat på den föreslagna arkitekturen på tre nivåer. Vidare testade vi autentiska dataset på Hadoops ekosystem för att fastställa tröskeln och analysen visar att den föreslagna arkitekturen ger användbara insikter i samhällsutvecklingsmyndigheterna för att förbättra den befintliga smarta stadsarkitekturen.
I REF föreslår författarna ett ramverk som fungerar på tre nivåer: datagenererings- och insamlingsnivå för att samla in heterogena data om SC-verksamhet, datahanterings- och bearbetningsnivå som filtrerar, analyserar och lagrar data för att fatta beslut och händelser självständigt, och tillämpningsnivå som initierar genomförandet av de händelser som motsvarar de mottagna besluten.
Big Data Analytics Embedded Smart City Architecture for Performance Enhancement through Real-Time Data Processing and Decision-Making
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}