Sensorerna börjar bli allestädes närvarande. Från nästan alla typer av industriella applikationer till intelligenta fordon, smarta stadsapplikationer och sjukvårdstillämpningar ser vi en stadig ökning av användningen av olika typer av sensorer. Den ökning av mängden data som dessa sensorer producerar är mycket mer dramatisk eftersom sensorer vanligtvis kontinuerligt producerar data. Det blir avgörande för dessa data att lagras för framtida referens och att analyseras för att hitta värdefull information, såsom feldiagnos information. I detta dokument beskriver vi en skalbar och distribuerad arkitektur för insamling, lagring och analys av sensordata. Systemet använder flera tekniker med öppen källkod och körs på ett kluster av virtuella servrar. Vi använder GPS-sensorer som datakälla och kör maskininlärningsalgoritmer för dataanalys. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för studier, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter, möten med experter och experter samt andra administrativa utgifter. Sensorer, sakernas internet och NoSQL. Sensorer finns överallt och storleken och variationen på de data de producerar växer snabbt. På ett konsekvent sätt växer nya koncept fram när typerna och användningen av sensorer expanderar stadigt.
Arkitekturen för en distribuerad sensor datainsamling, lagring och analys system som utvecklats med Hadoop i en molnmiljö presenteras i REF.
Architecture and Implementation of a Scalable Sensor Data Storage and Analysis System Using Cloud Computing and Big Data Technologies
{'venue': 'Journal of Sensors', 'journal': 'Journal of Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}