ABSTRACT Konceptet intelligent transportsystem (ITS) infördes för att öka trafiksäkerheten, hantera trafiken effektivt och bevara vår gröna miljö. Numera blir ITS-tillämpningarna allt mer dataintensiva och deras data beskrivs med hjälp av "5Vs of Big Data". Därför, för att fullt ut utnyttja sådana data, big data analytics måste tillämpas. Internet för fordon (IoV) kopplar ITS-enheter till molndatacentraler, där databehandling utförs. Överföring av enorma mängder data från geografiskt distribuerade enheter skapar dock allmänna nät och flaskhalsar, och det förbrukar nätverksresurserna. Dessutom resulterar det centraliserade tillvägagångssättet för att behandla ITS-big data i hög latency som inte kan tolereras av de delay-sensitive ITS-tillämpningarna. Fog computing anses vara en lovande teknik för realtid big data analytics. I grund och botten kompletterar dimman tekniken rollen som molndata och distribuerar databehandlingen i utkanten av nätverket, vilket ger snabbare svar på ITS-tillämpningar frågor och sparar nätverksresurser. Att implementera dimdata och lambdaarkitekturen för behandling av stora data i realtid är dock en utmaning i den dynamiska IoV-miljön. I detta sammanhang föreslås en ny arkitektur för ITS big data analytics i realtid i IoV-miljön i detta dokument. Den föreslagna arkitekturen slår samman tre dimensioner, bland annat intelligent databehandling (dvs. cloud och dimma computing) dimension, i realtid big data analytics dimension, och IoV dimension. Dessutom ger detta dokument en omfattande beskrivning av IoV-miljön, ITS big data egenskaper, lambda arkitektur för realtid big data analytics, flera intelligenta datorteknik. Ännu viktigare är att detta dokument diskuterar de möjligheter och utmaningar som möter införandet av dimma datorisering och realtid big data analytics i IoV-miljön. Slutligen diskuterar de kritiska frågorna och framtida forskningsinriktningar några frågor som bör beaktas för att effektivt genomföra den föreslagna arkitekturen. INDEX TERMS Vehicular och trådlös teknik, intelligenta transportsystem, förbehandling av data, realtidssystem, allestädes närvarande databehandling.
I REF har dimma beräkning använts som lovande teknik för realtid big data analys i utkanten av nätverket, syftar till att ge snabbare svar på intelligenta transportsystem (ITS) ansökan frågor och spara nätverksresurser.
Fog Based Intelligent Transportation Big Data Analytics in The Internet of Vehicles Environment: Motivations, Architecture, Challenges, and Critical Issues
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}