Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34115| Назва: | Використання інормаційної технології BigData у концепції SmartCity |
| Інші назви: | BigData information technology use in SmartCity conception |
| Автори: | Приндота, Назар Петрович Pryndota, Nazar Petrovych |
| Приналежність: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м.Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Приндота Н. П. Використання інормаційної технології BigData у концепції SmartCity : дипломна робота магістра за спеціальністю „124 — системний аналіз“ / Н. П. Приндота. — Тернопіль : ТНТУ, 2020. — 80 с. |
| Дата публікації: | 20-гру-2020 |
| Дата подання: | 22-гру-2020 |
| Дата внесення: | 19-січ-2021 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Науковий керівник: | Млинко, Богдана Богданівна |
| УДК: | 004.67 |
| Теми: | 124 системний аналіз великі дані big data розумне місто smart city інформаційні технології information technologies |
| Короткий огляд (реферат): | У кваліфікаційній роботі проведено аналіз та досліджено використання технології великих даних в концепції розумного міста.
Проведено огляд загальної концепції розумного міста та використання великих даних у ньому. Проаналізовано можливості, переваги, недоліки, проблематику використання великих даних та вимоги до реалізації програмних продуктів на основі даної технології.
Досліджено роботу великих даних у різних секторах розумного міста, зокрема: розумна мережа, розумна охорона здоров’я, розумний транспорт, розумне управління. Запропоновано структуру великих даних у Smart City, та описано виклики які постають перед ними у бізнесі та технологічній сфері. The qualification work analyzes and explores the use of big data technology in the concept of a smart city. An overview of the general concept of a smart city and the use of big data in it. The possibilities, advantages, disadvantages, problems of using big data and requirements for the implementation of software products based on this technology are analyzed. The work of big data in different sectors of a smart city has been studied, in particular: smart network, smart health care, smart transport, smart management. The structure of big data in Smart City is offered, and the challenges facing them in business and technology are described. |
| Зміст: | Вступ ...7 1 Аналіз наукових джерел на тематику big data у системі smart city. ...9 1.1 Загальний огляд концепції розумного міста. ...9 1.2 Переваги та можливості розумного міста та великих даних. ...15 1.3 Проблеми використання великих даних для пристосунків та послуг інтелектуального міста...27 1.4 Вимоги до реалізації програм інтелектуального міста на основі великих даних...32 1.5 Висновок до першого розділу ...39 2 Використання технології big data у різних секторах розумного міста ...41 2.1 Сучасні технології ...44 2.2 Застосування великих даних у розумному місті ...46 2.2.1 Розумна мережа ...47 2.2.2 Розумна охорона здоров’я ...48 2.2.3 Розумний транспорт...48 2.2.4 Розумне управління ...49 2.3 Запропонована структура великих даних у Smart City ...50 2.4 Виклики які постають перед використанням великих даних у бізнесі та передових технологіях ...52 2.4.1 Виклики бізнесу ...52 2.4.2 Технологічні виклики ...54 2.5 Висновки до другого розділу ...58 3 Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях ...59 3.1 Методи оцінки ризиків, що виникають в ІТ та управління ними ...59 3.2 Фактори, що впливають на функціональний стан користувачів комп’ютерів...62 3.3 Висновки до третього розділу ...62 Висновки ...66 Перелік використаних джерел ...67 Додатки ...75 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34115 |
| Власник авторського права: | © Приндота Назар Петрович, 2020 |
| Перелік літератури: | 1. Pantelis K, Aija L. Understanding the value of (big) data. In Big Data, 2013 IEEE International Conference on IEEE; 2013. pp. 38–42. 2. Khan Z, Anjum A, Kiani SL. Cloud Based Big Data Analytics for Smart Future Cities. In Proceedings of the 2013 IEEE/ACM 6th International Conference on Utility and Cloud Computing. IEEE Computer Society; 2013. pp. 381–386. 3. Kitchin R. The real-time city? Big data and smart urbanism. GeoJournal. 2014;79(1):1–14. 4. Townsend AM 2013. Smart cities: big data, civic hackers, and the quest for a new utopia. WW Norton & Company. 5. Batty M. Big data, smart cities and city planning. Dialogues Hum Geog. 2013;3(3):274–9. 6. Vilajosana I, Llosa J, Martinez B, Domingo-Prieto M, Angles A, Vilajosana X. Bootstrapping smart cities through a self-sustainable model based on big data flows. Commun Mag, IEEE. 2013;51(6):128–34. 7. Michalik P, Stofa J, Zolotova I. Concept definition for Big Data architecture in the education system. In Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI), 2014 IEEE 12th International Symposium on 2014. pp. 331–334. 8. Fan W, Bifet A. Mining big data: current status, and forecast to the future. ACM SIGKDD Explor Newsl. 2013;14(2):1–5. 9. Al-Hader M, Rodzi A. The smart city infrastructure development & monitoring. Theor Empir Res Urban Manage. 2009;4(2):87–94. 10. Bertot JC, Choi H. Big data and e-government: issues, policies, and recommendations. In Proceedings of the 14th Annual International Conference on Digital Government Research. ACM; 2013. pp. 1–10. 11. Kramers A, Höjer M, Lövehagen N, Wangel J. Smart sustainable cities–Exploring ICT solutions for reduced energy use in cities. Environ Model Software. 2014;56:52–62. 68 12. Neirotti P, De Marco A, Cagliano AC, Mangano G, Scorrano F. Current trends in Smart City initiatives: Some stylised facts. Cities. 2014;38:25–36. 13. Tantatsanawong P, Kawtrakul A, Lertwipatrakul W. Enabling future education with smart services. In SRII Global Conference (SRII), 2011 Annual IEEE; 2011. pp. 550–556. 14. West DM. Big Data for Education: Data Mining, Data Analytics, and Web Dashboards. Governance Studies at Brookings. 2012. Available at http://www.brookings.edu/~/media/Research/Files/Papers/2012/9/04%20education%20technology%20west/04%20education%20technology%20west.pdf 15. Marsh O, Maurov-Horvat L, Stevenson O. Big Data and Education: What’s the Big Idea?. UCL Policy Briefing. 2014. Available at https://www.ucl.ac.uk/public-policy/public-policy briefings/big_data_briefing_final .pdf 16. Aguilera G, Galan JL, Campos JC, Rodríguez P. An Accelerated-Time Simulation for Traffic Flow in a Smart City. FEMTEC. 2013;2013:26. 17. U.S. Department of Energy, “Smart Grid / Department of Energy,” Web: http://energy.gov/oe/technology-development/smart-grid, RetrievedSep. 23, 2015. 18. Yin J, Sharma P, Gorton I, Akyoli, B. Large-Scale Data Challenges in Future Power Grids. In Service Oriented System Engineering (SOSE), 2013 IEEE 7th International Symposium on IEEE; 2013. pp. 324–328. 19. Mohamed N, Al-Jaroodi J, “Real-time big data analytics: Applications and challenges,” High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2014 International Conference on, vol., no., 2014. pp. 305,310. 20. Khan M, Uddin MF, Gupta N. Seven V’s of Big Data understanding Big Data to extract value. In American Society for Engineering Education (ASEE Zone 1), 2014 Zone 1 Conference of the IEEE; 2014. pp. 1–5. 21. Su K, Li J, Fu H. Smart city and the applications. In Electronics, Communications and Control (ICECC), 2011 International Conference on IEEE; 2011. pp. 1028–1031. 69 22. Lee CH, Birch D, Wu C, Silva D, Tsinalis O, Li Y, Guo Y. Building a generic platform for big sensor data application. In Big Data, 2013 IEEE International Conference on IEEE; 2013. pp. 94–102. 23. Kim GH, Trimi S, Chung JH. Big-data applications in the government sector. Commun ACM. 2014;57(3):78–85. 24. Chourabi H, Nam T, Walker S, Gil-Garcia JR, Mellouli S, Nahon K, Scholl HJ. Understanding smart cities: An integrative framework. In System Science (HICSS), 2012 45th Hawaii International Conference on IEEE; 2012. pp. 2289–2297. 25. Xiaofeng M, Xiang C. Big data management: concepts, techniques and challenges [J]. J Comput Res Dev. 2013;1:98. 26. Borkar V, Carey MJ, Li C. Inside Big Data management: ogres, onions, or parfaits?. In Proceedings of the 15th International Conference on Extending Database Technology. ACM; 2012. pp. 3–14. 27. Chaudhuri S. What next?: a half-dozen data management research goals for big data and the cloud. In Proceedings of the 31st symposium on Principles of Database Systems. ACM; 2012. pp. 1–4. 28. Dittrich J, Quiané-Ruiz JA. Efficient big data processing in Hadoop MapReduce. Proc VLDB Endowment. 2012;5(12):2014–5. 29. Middleton A, Solutions PDLR. Hpcc systems: Introduction to hpcc (high-performance computing cluster). White paper, LexisNexis Risk Solutions; 2011. 30. Alexandrov A, Bergmann R, Ewen S, Freytag JC, Hueske F, Heise A, et al. The Stratosphere platform for big data analytics. VLDB J. 2014;23(6):939–64. 31. Biem A, Bouillet E, Feng H, Ranganathan A, Riabov A, Verscheure O, Moran C. Ibminfosphere streams for scalable, real-time, intelligent transportation services. In Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of data ACM; 2010. pp. 1093–1104. 70 32. Ji C, Li Y, Qiu W, Awada U, Li K. Big data processing in cloud computing environments. In Pervasive Systems, Algorithms and Networks (ISPAN), 2012 12th International Symposium on IEEE; 2012. pp. 17–23. 33. Wu X, Zhu X, Wu GQ, Ding W. Data mining with big data. IEEE Trans Knowl Data Eng. 2014;26(1):97–107. 34. Tene O, Polonetsky J. Big data for all: Privacy and user control in the age of analytics. Nw J Tech Intell Prop. 2012;11:xxvii. 35. Business analytics from basics to value, Gartner, Retrieved 4 May 15, Published on Jun 10, 2014, available at http://www.slideshare.net/sucesuminas/ business-analytics-from-basics-to-value. 36. Adeli, H., & Jiang, X. (2009). Intelligent infrastructure: neural networks, wavelets, and chaos theory for intelligent transportation systems and smart structures: Crc Press. 37. Al Nuaimi, E., Al Neyadi, H., Mohamed, N., & Al-Jaroodi, J. (2015). Applications of big data to smart cities. a. Journal of Internet Services and Applications, 6(1), 1-15. 38. Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., Katz, R., Konwinski, A., . . . Stoica, I. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50-58. 39. Batty, M. (2013). Big data, smart cities and city planning. Dialogues in Human Geography, 3(3), 274-279. Bellavista, P., Corradi, A., & Reale, A. (2015). Quality-of-Service in Data Center Stream Processing for Smart City a. Applications Handbook on Data Centers (pp. 1047-1076): Springer. 40. Borgia, E. (2014). The Internet of Things vision: Key features, applications and open issues. Computer Communications, 54, 1-31. 41. bsi. (2016). PD 8101 Smart city planning guidelines. Retrieved 25 April 2016, 2016, from http://www.bsigroup.com/en-GB/smart-cities/Smart-Cities-Standards-andPublication/PD-8101-smart-cities-planning-guidelines/ 42. Chang, V. (2015a). A proposed cloud computing business framework: Nova Science Publisher. 71 43. Chang, V., Bacigalupo, D., Wills, G., & Roure, D. D. (2010). A Categorisation of Cloud Computing Business Models. Paper presented at the Proceedings of the 2010 10th IEEE/ACM International Conference on Cluster, Cloud and Grid Computing. 44. Chang, V., Ramachandran, M., Yao, Y., Kuo, Y.-H., & Li, C.-S. (2016). A resiliency framework for an enterprise cloud. International Journal of Information Management, 36(1), 155-166. 45. Chang, V., Walters, R. J., & Wills, G. (2013). The development that leads to the Cloud Computing Business Framework. International Journal of Information Management, 33(3), 524-538. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.01.005 46. Chang, V., Wills, G., & Roure, D. D. (2010, 5-10 July 2010). A Review of Cloud Business Models and Sustainability. Paper presented at the 2010 IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing. 47. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209. 48. Chen, S.-y., Song, S.-f., Li, L., & Shen, J. (2009). Survey on smart grid technology. Power System Technology, 33(8), 1-7. 49. Chourabi, H., Nam, T., Walker, S., Gil-Garcia, J. R., Mellouli, S., Nahon, K., . . . Scholl, H. J. (2012). Understanding smart cities: An integrative framework. Paper presented at the System Science (HICSS), 2012 45th Hawaii International Conference on. 50. Dargie, W. W., & Poellabauer, C. (2010). Fundamentals of wireless sensor networks: theory and practice: John Wiley & Sons. 51. Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113. 52. Dobre, C., & Xhafa, F. (2014). Intelligent services for big data science. Future Generation Computer Systems, 37, 267-281. 53. Fan, W., & Bifet, A. (2013). Mining big data: current status, and forecast to the future. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 14(2), 1-5. 72 54. George, L. (2011). HBase: the definitive guide: " O'Reilly Media, Inc.". 55. Gouveia, J. P., Seixas, J., & Giannakidis, G. (2016). Smart City Energy Planning: Integrating Data and Tools. Paper presented at the Proceedings of the 25th International Conference Companion on World Wide Web. 56. Hollands, R. G. (2015). Critical interventions into the corporate smart city. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 8(1), 61-77. 57. Jalali, R., El-Khatib, K., & McGregor, C. (2015). Smart city architecture for community level services through the internet of things. Paper presented at the Intelligence in Next Generation Networks (ICIN), 2015 18th International Conference on. 58. Jimenez, C. E., Solanas, A., & Falcone, F. (2014). E-government interoperability: Linking open and smart government. Computer, 47(10), 22-24. 59. Jin, J., Gubbi, J., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2014). An information framework for creating a smart city through internet of things. Internet of Things Journal, IEEE, 1(2), 112-121. 60. Lai, C. S., & McCulloch, M. D. (2015). Big Data Analytics for Smart Grid. Retrieved 4/23/2016, 2016, from http://smartgrid.ieee.org/newsletters/october-2015/big-data-analytics-for-smart-grid 61. Lohr, S. (2012). The age of big data. New York Times, 11. 62. Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST definition of cloud computing. 63. Neumeyer, L., Robbins, B., Nair, A., & Kesari, A. (2010, 13-13 Dec. 2010). S4: Distributed Stream Computing Platform. Paper presented at the Data Mining Workshops (ICDMW), 2010 IEEE International Conference on. 64. Osterwalder, A., Pigneur, Y., & Tucci, C. L. (2005). Clarifying business models: Origins, present, and future of the concept. Communications of the association for Information Systems, 16(1), 1. 65. Oualhaj, O. A., Kobbane, A., Sabir, E., Ben-othman, J., & Erradi, M. (2015). A ferry-assisted solution for forwarding function in Wireless Sensor 73 Networks. Pervasive and Mobile Computing, 22, 126-135. doi: 10.1016/j.pmcj.2015.05.003 66. Owen, S., Anil, R., Dunning, T., & Friedman, E. (2011). Mahout in action: Manning. 67. Shahrokni, H., Van der Heijde, B., Lazarevic, D., & Brandt, N. (2014). Big data GIS analytics towards efficient waste management in Stockholm. Paper presented at the Proceedings of the 2014 conference ICT for Sustainability. 68. STAFF, E. (2015). Big data analysis for Smart Cities. Retrieved 17 April 2016, 2016, from http://blog.eai.eu/big- data-analysis-for-smart-cities/ 69. Su, K., Li, J., & Fu, H. (2011). Smart city and the applications. Paper presented at the Electronics, Communications and Control (ICECC), 2011 International Conference on. 70. Tene, O., & Polonetsky, J. (2012). Privacy in the age of big data: a time for big decisions. Stanford Law Review Online, 64, 63. 71. Tsai, C.-W., Lai, C.-F., & Vasilakos, A. V. (2014). Future Internet of Things: open issues and challenges. Wireless Networks, 20(8), 2201-2217. 72. Wood, T., Tarasuk-Levin, G., Shenoy, P., Desnoyers, P., Cecchet, E., & Corner, M. D. (2009). Memory buddies: exploiting page sharing for smart colocation in virtualized data centers. Paper presented at the Proceedings of the 2009 ACM SIGPLAN/SIGOPS international conference on Virtual execution environments. 73. Управління ризиками. Методи оцінки ризику. [Електронний ресурс] / Режим доступу: https://pidru4niki.com/17190512/bzhd/upravlinnya _rizikami_metodi_ otsinki_riziku 74. Величина ризиків (BS 8800). [Електронний ресурс] / Режим доступу: https://studopedia.org/12-84089.html 75. Управління ризиком. [Електронний ресурс] / Режим доступу: https://stud.com.ua/28348/bzhd/upravlinnya_rizikom 76. Яким Р.С. Безпека життєдіяльності людини, - Львів: Бескид Біт, 2005, 304 с. 74 77. ISO 45001 – ALL YOU NEED TO KNOW. [Електронний ресурс] / Режим доступу: https://www.iso.org/news/ref2271.html |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 124 — системний аналіз |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2020_CАм_Pryndota_N_P.pdf | 1,45 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора