Storleken på de multimodala, heterogena data som samlas in genom olika sensorer ökar exponentiellt. Det kräver intelligent datareducering, datautvinning och analys vid kantenheter. Datakomprimering kan minska nätverksbandbredd och överföringseffekt som förbrukas av kantenheter. I detta dokument föreslås, valideras och utvärderas Fog Data, en tjänsteorienterad arkitektur för Fog computing. Centrumdelen av den föreslagna arkitekturen är en inbäddad dator med låg effekt som utför datautvinning och dataanalys på rådata som samlats in från olika bärbara sensorer som används för telehälsoapplikationer. Den inbyggda datorn samlar in sensed data som tidsserie, analyserar den och finner liknande mönster närvarande. Mönster lagras och unika mönster överförs. Dessutom, den inbyggda datorn extraherar kliniskt relevant information som skickas till molnet. En fungerande prototyp av den föreslagna arkitekturen byggdes och användes för att genomföra fallstudier om stordataapplikationer för telehälsa. Speciellt använde våra fallstudier data från sensorer som används av patienter med talmotoriska störningar eller kardiovaskulära problem. Vi implementerade och utvärderade både generiska och applikationsspecifika data mining tekniker för att visa order magnitud data minskning och därmed överföring effektbesparingar. Kvantitativa utvärderingar gjordes för att jämföra olika datautvinningstekniker och standarddatakomprimeringstekniker. De erhållna resultaten visade en betydande förbättring av systemeffektiviteten med hjälp av Fog Data-arkitekturen.  CCS-koncept •Networks
Dubey m.fl. I Ref föreslogs en serviceorienterad arkitektur för dimdata i telehälsotillämpningar.
Fog Data: Enhancing Telehealth Big Data Through Fog Computing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}