Abstract-Analys av Internet of Things (IoT) sensor data är en nyckel för att uppnå stadens smarthet. I detta dokument föreslås en flergradig dimdatamodell med storskalig dataanalystjänst för smarta städer. Den multitier dimma består av ad-hoc dimma och dedikerad dimma med opportunistiska och dedikerade datorresurser, respektive. Den föreslagna nya dimdatamodellen med tydliga funktionella moduler kan minska de potentiella problemen med dedikerad datorinfrastruktur och långsam respons inom molntjänster. Vi kör analysriktmärke experiment över dimma bildas av Rapsberry Pi datorer med en distribuerad datormotor för att mäta datorprestanda av olika analytiska uppgifter, och skapa lätt att använda arbetsbelastningsmodeller. Kvaliteten på tjänster (QoS) medveten inresekontroll, avlastning och resursfördelning system är utformade för att stödja dataanalystjänster, och maximera analytic service verktyg. Tillgänglighets- och kostnadsmodeller för nätverks- och datorresurser beaktas vid utformningen av QoS-systemet. En skalbar systemnivåsimulator utvecklas för att utvärdera dimbaserad analystjänst och QoS-hanteringssystem. Experimentella resultat visar hur effektiva analystjänsterna är över flernivådimmar och hur effektiva de föreslagna QoS-systemen är. Fogs kan till stor del förbättra prestandan hos smarta stadsanalystjänster än moln endast modell när det gäller jobbblockering sannolikhet och service verktyg.
Studerade av Han m.fl. REF presenterade en flergradig dimdatamodell med storskaliga dataanalystjänster för smarta stadstillämpningar.
Multitier Fog Computing With Large-Scale IoT Data Analytics for Smart Cities
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}