Vi bevittnar uppkomsten av nya stora databearbetning arkitekturer på grund av konvergensen av Internet of Things (IoTs), kant computing och cloud computing. Befintliga stora databearbetningsarkitekturer stöds av överföringen av råa dataströmmar till molndatamiljön för bearbetning och analys. Denna operation är dyr och uppfyller inte behoven för realtidsbehandling av IoT-applikationer. I den här artikeln presenterar och utvärderar vi en ny stordatabearbetningsarkitektur som heter RedEdge (dvs. datareduktion på kanten) som innehåller en mekanism för att underlätta bearbetning av stora dataströmmar nära datakällan. RedEdge-modellen utnyttjar mobila IoT-betecknade mobila kantenheter som primära databehandlingsplattformar. När det gäller bristen på beräknings- och batterikraftresurser avlastar den dock dataströmmar i närmare mobila eggenheter eller i molnet. Vi utvärderar RedEdge-arkitekturen och den tillhörande mekanismen inom en verklig experimentmiljö med 12 mobila användare. Den experimentella utvärderingen visar att RedEdge-modellen har kapacitet att minska big data-strömmen med upp till 92,86 % utan att äventyra energi- och minnesförbrukningen på mobila kantenheter.
Ett annat exempel, RedEdge, är en ny lösning för stordatabehandling som möjliggör bearbetning av stora dataströmmar nära datakällan i molndatamiljöer med mobil kant.
RedEdge: A Novel Architecture for Big Data Processing in Mobile Edge Computing Environments
{'venue': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'journal': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}