إطار معالجة البيانات الضخمة لتطبيقات إنترنت الأشياء ذاتية الشفاء
| العنوان | إطار معالجة البيانات الضخمة لتطبيقات إنترنت الأشياء ذاتية الشفاء |
|---|---|
| المؤلف | دوندار، ب.، أستيكين، ميرفي، أكتاس، إم إس. |
| تاريخ النشر: | 2016 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | البيانات الضخمة، إنترنت الأشياء، أنظمة الإصلاح الذاتي، الصيانة التنبؤية، معالجة الأحداث المعقدة |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-1-5090-4795-6 |
| رقم السجل | 8e53f72b-91e6-4e30-9256-7b66fc704613 |
| التاريخ | 2016 |
| ملاحظات | نظرًا لقيود حقوق الطبع والنشر، فإن الوصول إلى النص الكامل لهذه المقالة متاح فقط عبر الاشتراك. |
| نص عينة | في هذه الدراسة، نقدم إطار معالجة البيانات الضخمة الذي يوفر القدرة على الإصلاح الذاتي في مجال إنترنت الأشياء. نناقش البنية عالية المستوى لهذا الإطار وتنفيذ النموذج الأولي الخاص به. لتحديد الحالات الخاطئة، نستخدم تقنية معالجة الأحداث المعقدة من خلال تطبيق خوارزمية الكشف عن الأنماط المستندة إلى القواعد على الأحداث التي تم إنشاؤها في الوقت الفعلي. بالنسبة للأحداث، نستخدم البيانات الوصفية للقياسات (مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية واستخدام الذاكرة واستخدام عرض النطاق الترددي) المأخوذة من أجهزة إنترنت الأشياء. لفهم سهولة الاستخدام وفعالية البنية المقترحة، نقوم باختبار تنفيذ النموذج الأولي من حيث الأداء وقابلية التوسع في ظل زيادة معدلات الرسائل الواردة. وكانت النتائج واعدة، لأن تكاليف المعالجة لا تذكر. |
| DOI | 10.1109/SKG.2016.017 |
