Palun kasuta seda identifikaatorit viitamiseks ja linkimiseks:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45750| Pealkiri: | Аналіз архітектури Edge-обчислень в "розумних" міських середовищах |
| Teised pealkirjad: | Analysis of the Architecture of Edge Computing in "Smart" Urban Environments |
| Autor: | Кіптик, Дмитро Тарасович Kiptyk, Dmytro Tarasovych |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Кіптик Д. Т. Аналіз архітектури Edge-обчислень в "розумних" міських середовищах : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп'ютерні науки / наук. кер. О. М. Дуда. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 59 с. |
| Ilmumisaasta: | 28-juu-2024 |
| Submitted date: | 14-juu-2024 |
| Date of entry: | 3-juu-2024 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Дуда, Олексій Михайлович |
| Committee members: | Гащин, Надія Богданівна |
| UDC: | 004.42 |
| Märksõnad: | аналіз даних data analytics великі дані big data хмарні обчислення cloud computing периферійні обчислення edge computing прийняття рішень decision making розумні будівлі smart buildings розумні міста smart cities |
| Kokkuvõte: | Кваліфікаційна робота присвячена аналізу архітектури Edge-обчислень в "розумних" міських середовищах. В першому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «бакалавр» висвітлено актуальність дослідження інноваційних обчислювальних підходів в галузі «розумних міст». Описано інформаційні та комунікаційні технології «розумних міст». Розглянуто прогресивні «Розумні» міські ініціативи. В другому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «бакалавр» виконано аналіз інформаційно-технологічних платформ «розумних міст». Описано концепцію виявлення та адаптації периферійних обчислень для потреб «розумних» міських середовищах. Розглянуто вимоги до інформаційно-технологічної та обчислювальної архітектури «розумних» міських середовищ. Сформовано гібридну обчислювальну архітектуру «розумних» міських середовищ. Запропоновано інформаційно-технологічну архітектуру локальних центрів периферійної обробки даних. Описано структуру інформаційно-технологічної платформи периферійних обчислень в «розумних» міських середовищах. В третьому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня бакалавр описана практична реалізація Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах. Проаналізовано аніліз результатів практичної реалізації Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах. Подано обговорення результатів практичної реалізації Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах. The qualification work is devoted to the analysis of the architecture of Edge computing in "smart" urban environments. In the first section of the qualifying work of the "bachelor" educational level, the relevance of the research of innovative computational approaches in the field of "smart cities" is highlighted. Information and communication technologies of "smart cities" are described. Progressive "Smart" city initiatives are considered. In the second section of the qualification work of the "bachelor" educational level, the analysis of information technology platforms of "smart cities" was performed. The concept of detection and adaptation of peripheral computing for the needs of "smart" urban environments is described. The requirements for the information technology and computing architecture of "smart" urban environments are considered. A hybrid computing architecture of "smart" urban environments has been formed. The information technology architecture of local peripheral data processing centers is proposed. The structure of the information technology platform of peripheral computing in "smart" urban environments is described. The third section of the bachelor's qualification work describes the practical implementation of Edge computing in "smart" urban environments. The analysis of the results of the practical implementation of Edge-calculations in "smart" urban environments is analyzed. |
| Content: | ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ПЕРИФЕРІЙНИХ ОБЧИСЛЕНЬ В «РОЗУМНИХ» МІСЬКИХ СЕРЕДОВИЩАХ 10 1.1 Актуальність дослідження інноваційних обчислювальних підходів в галузі «розумних міст» 10 1.2 Інформаційні та комунікаційні технології «розумних міст» 14 1.3 «Розумні» міські ініціативи 18 1.4 Висновок до першого розділу 20 РОЗДІЛ 2. ПРОЕКТУВАННЯ ЛОКАЛЬНОГО ЦЕНТРУ ПЕРИФЕРІЙНОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ В «РОЗУМНИХ» МІСЬКИХ СЕРЕДОВИЩАХ 21 2.1 Аналіз інформаційно-технологічних платформ «розумних міст» 21 2.2 Використання периферійних обчислень для опрацювання даних «розумних» міських середовищ 24 2.3 Вимоги до інформаційно-технологічної та обчислювальної архітектури «розумних» міських середовищ 26 2.4 Гібридна обчислювальна архітектура «розумних» міських середовищ 28 2.5 Інформаційно-технологічна архітектура EMDC 30 2.6 Структура інформаційно-технологічної платформи периферійних обчислень в «розумних» міських середовищах 33 2.7 Висновок до другого розділу 37 РОЗДІЛ 3. ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ EDGE-ОБЧИСЛЕНЬ В «РОЗУМНИХ» МІСЬКИХ СЕРЕДОВИЩАХ 38 3.1 Практична реалізація Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах 38 3.2 Аніліз результатів практичної реалізації Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах 42 3.3 Обговорення результатів практичної реалізації Edge-обчислень в «розумних» міських середовищах 45 3.4 Висновок до третього розділу 46 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 47 4.1 Медичні профілактичні заходи щодо збереження здоров’я та працездатності користувачів комп’ютерів та відеодисплейних терміналів 47 4.2 Заходи електробезпеки на підприємствах 48 4.3 Висновок до четвертого розділу 51 ВИСНОВКИ 52 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 53 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45750 |
| Copyright owner: | © Кіптик Дмитро Тарасович, 2024 |
| References (Ukraine): | 1 Frost & Sullivan, Digital Trends in Education–2022 Investment Plans Address Talent Shortage and Remote Learning Adapting to Meet the Needs of Modern Students, in: Voice of Customer, (no. K69E / 00) Frost & Sullivan, 2022. 2 Duda, O., Kunanets, N., Martsenko, S., Matsiuk, O., Pasichnyk, V., Building secure Urban information systems based on IoT technologies. CEUR Workshop Proceedings 2623, pp. 317-328. 2020. 3 Bodnarchuk I., Duda O., Kharchenko A., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V. Choice method of analytical information-technology platform for projects associated to the smart city class. ICTERI 2020 ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer Proceedings of the 14th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Volume I: Main Conference р.317-330. 4 Duda, O., et al, Selection of Effective Methods of Big Data Analytical Processing in Information Systems of Smart Cities. CEUR Workshop Proceedings 2631, pp. 68-78. 2020. 5 Duda O., Matsiuk O., Kunanets N., Pasichnyk V., Rzheuskyi A., Bilak Y., Formation of Hypercubes Based on Data Obtained from Systems of IoT Devices of Urban Resource Networks, International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control (2020) 10: 1. ISSN 2210-3287. 6 W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, L. Xu, Edge computing: Vision and challenges, IEEE Internet Things J. 3 (5) (2016) 637–646. 7 S.A. Hossain, M.A. Rahman, M.A. Hossain, Edge computing framework for enabling situation awareness in IoT based smart city, J. Parallel Distrib. Comput. 122 (2018) 226–237. 8 A. Newman, et al., Covid, cities and climate: historical precedents and potential transitions for the new economy, Urban Sci. 4 (3) (2020) 32. 9 UN, World Urbanization Prospects: The 2018 Revision, United Nations New York, NY, USA, 2018. 10 D.J. Hill, M. Acuto, Parklets, Traffic-Free Zones and Outdoor Eating: How COVID Is Transforming Our Cities, World Economic Forum, 2022, URL https://www.weforum.org/agenda/2022/01/traffic-free-zonesoutdoor-eating-covid-transform-cities/. 11 Smart Building Market Size, Share and COVID-19 Impact Analysis, Fortune Business Insights, 2021, URL https://www.fortunebusinessinsights.com/ industry-reports/smart-building-market-101198. 12 E. Gilman, S. Tamminen, R. Yasmin, E. Ristimella, E. Peltonen, M. Harju, L. Loven, J. Riekki, S. Pirttikangas, Internet of things for smart spaces: A university campus case study, Sensors (ISSN: 1424-8220) 20 (13) (2020) http://dx.doi.org/10.3390/s20133716, URL https://www.mdpi.com/1424-8220/20/13/3716. 13 A. Mishra, A.V. Jha, B. Appasani, A.K. Ray, D.K. Gupta, A.N. Ghazali, Emerging technologies and design aspects of next generation cyber physical system with a smart city application perspective, Int. J. Syst. Assur. Eng. Manag. (2022) 123. 14 T. Lähderanta, T. Leppänen, L. Ruha, L. Lovén, E. Harjula, M. Ylianttila, J. Riekki, M.J. Sillanpää, Edge computing server placement with capacitated location allocation, J. Parallel Distrib. Comput. 153 (2021) 130–149. 15 H. Kokkonen, L. Lovén, N.H. Motlagh, J. Partala, A. González-Gil, E. Sola, I. Angulo, M. Liyanage, T. Leppänen, T. Nguyen, et al., Autonomy and intelligence in the computing continuum: Challenges, enablers, and future directions for orchestration, 2022, arXiv preprint arXiv:2205.01423. 16 G. Tancev, Relevance of drift components and unit-to-unit variability in the predictive maintenance of low-cost electrochemical sensor systems in air quality monitoring, Sensors 21 (9) (2021) 3298. 17 R. Xu, Y. Cheng, Z. Liu, Y. Xie, Y. Yang, Improved long short-term memory based anomaly detection with concept drift adaptive method for supporting IoT services, Future Gener. Comput. Syst. 112 (2020) 228–242. 18 M. Lima, M. Neto, T. Silva Filho, R.A.d.A. Fagundes, Learning under concept drift for regression—A systematic literature review, IEEE Access 10 (2022) 45410–45429. 19 H. Mehmood, P. Kostakos, M. Cortes, T. Anagnostopoulos, S. Pirttikangas, E. Gilman, Concept drift adaptation techniques in distributed environment for real-world data streams, Smart Cities 4 (1) (2021) 349–371. 20 L. Wang, Y. Zhang, X. Zhu, Concept drift-aware temporal cloud service APIs recommendation for building composite cloud systems, J. Syst. Softw. 174 (2021) 110902. 21 Y. Yang, S. Ding, Y. Liu, S. Meng, X. Chi, R. Ma, C. Yan, Fast wireless sensor for anomaly detection based on data stream in an edgecomputing-enabled smart greenhouse, Digit. Commun. Netw. 8 (4) (2022) 498–507. 22 L.U. Khan, I. Yaqoob, N.H. Tran, S.A. Kazmi, T.N. Dang, C.S. Hong, Edgecomputing-enabled smart cities: A comprehensive survey, IEEE Internet Things J. 7 (10) (2020) 10200–10232. 23 M. Lillstrang, M. Harju, G. del Campo, G. Calderon, J. Röning, S. Tamminen, Implications of properties and quality of indoor sensor data for building machine learning applications: Two case studies in smart campuses, Build. Environ. 207 (2022) 108529. 24 J.M. Corchado, P. Chamoso, G. Hernández, A.S.R. Gutierrez, A.R. Camacho, A. González-Briones, F. Pinto-Santos, E. Goyenechea, D. Garcia-Retuerta, M. Alonso-Miguel, et al., Deepint. net: A rapid deployment platform for smart territories, Sensors 21 (1) (2021) 236. 25 N.E. Klepeis, W.C. Nelson, W.R. Ott, J.P. Robinson, A.M. Tsang, P. Switzer, J.V. Behar, S.C. Hern, W.H. Engelmann, The national human activity pattern survey (NHAPS): a resource for assessing exposure to environmental pollutants, J. Expo. Sci. Environ. Epidemiology 11 (3) (2001) 231–252. 26 L. Tan, N. Wang, Future internet: The internet of things, in: 2010 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering, Vol. 5, ICACTE, IEEE, 2010, pp. V5–376. 27 Mehmood, Hassan, et al. "A novel edge architecture and solution for detecting concept drift in smart environments." Future Generation Computer Systems 150 (2024): 127-143. 28 H. Mehmood, E. Gilman, M. Cortes, P. Kostakos, A. Byrne, K. Valta, S. Tekes, J. Riekki, Implementing big data lake for heterogeneous data sources, in: 2019 Ieee 35th International Conference on Data Engineering Workshops, Icdew, IEEE, 2019, pp. 37–44. 29 Frost & Sullivan. Smart City Adoption Timeline, Global Information, Inc., Frost & Sullivan, 2018, URL https://www.giiresearch.com/report/fs604427-smart-city-adoption-timeline.html 30 B.N. Silva, M. Khan, C. Jung, J. Seo, D. Muhammad, J. Han, Y. Yoon, K. Han, Urban planning and smart city decision management empowered by real-time data processing using big data analytics, Sensors 18 (9) (2018) 2994. 31 A.S. Syed, D. Sierra-Sosa, A. Kumar, A. Elmaghraby, IoT in smart cities: A survey of technologies, practices and challenges, Smart Cities 4(2) (2021) 429-475. 32 A. Pandya, P. Kostakos, H. Mehmood, M. Cortes, E. Gilman, M. Oussalah, S. Pirttikangas, Privacy preserving sentiment analysis on multiple edge data streams with apache NiFi, in: 2019 European Intelligence and Security Informatics Conference, EISIC, IEEE, 2019, pp. 130–133. 33 F. Almalki, S.H. Alsamhi, R. Sahal, J. Hassan, A. Hawbani, N. Rajput, A. Saif, J. Morgan, J. Breslin, et al., Green IoT for eco-friendly and sustainable smart cities: future directions and opportunities, Mob. Netw. Appl. (2021) 1–25. 34 The action plan for 2020. URL https://www.seisakukikaku.metro.tokyo.lg.jp/en/basic-plan/actionplan-for-2020/ 35 M. Jang, S.-T. Suh, U-city: new trends of urban planning in Korea based on pervasive and ubiquitous geotechnology and geoinformation, in: International Conference on Computational Science and Its Applications, Springer, 2010, 262–270. 36 A. Ekman, Smart cities: Chinese ambitions in the time of coronavirus, Politique Etrangere (3) (2020) 141–151. 37 General Assembly of the European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities (EIP-SCC), European Commission - European Commission, 2021, URL https://smart-cities-marketplace.ec.europa.eu/news-andevents/events/2018/eip-scc-general-assembly-2018-0. 38 L. Sanchez, L. Muñoz, J.A. Galache, P. Sotres, J.R. Santana, V. Gutierrez, R. Ramdhany, A. Gluhak, S. Krco, E. Theodoridis, et al., SmartSantander: IoT experimentation over a smart city testbed, Comput. Netw. 61 (2014) 217–238. 39 CUTLER. URL https://www.cutler-h2020.eu/. 40 G. Pantalona, F. Tsalakanidou, S. Nikolopoulos, I. Kompatsiaris, F. Lombardo, D. Norbiato, M. Ferri, L. Kovats, H. Haberstock, Decision support system for flood risk reduction policies: The case of a flood protection measure in the area of Vicenza, Data & Policy 3 (2021). 41 A. Zanella, N. Bui, A. Castellani, L. Vangelista, M. Zorzi, Internet of things for smart cities, IEEE Internet Things J. 1 (1) (2014) 22–32. 42 S. Sengan, V. Subramaniyaswamy, S.K. Nair, V. Indragandhi, J. Manikandan, L. Ravi, Enhancing cyber–physical systems with hybrid smart city cyber security architecture for secure public data-smart network, Future Gener. Comput. Syst. 112 (2020) 724–737. 43 H. Luo, H. Cai, H. Yu, Y. Sun, Z. Bi, L. Jiang, A short-term energy prediction system based on edge computing for smart city, Future Gener. Comput. Syst. 101 (2019) 444–457. 44 F. Cicirelli, A. Guerrieri, G. Spezzano, A. Vinci, An edge-based platform for dynamic smart city applications, Future Gener. Comput. Syst. 76 (2017) 106–118. 45 A. Abbasi, A.R. Javed, C. Chakraborty, J. Nebhen, W. Zehra, Z. Jalil, ElStream: An ensemble learning approach for concept drift detection in dynamic social big data stream learning, IEEE Access 9 (2021) 66408–66419. 46 B. Krawczyk, A. Cano, Online ensemble learning with abstaining classifiers for drifting and noisy data streams, Appl. Soft Comput. 68 2018) 677–692. 47 Y. Sun, Z. Wang, Y. Bai, H. Dai, S. Nahavandi, A classifier graph based recurring concept detection and prediction approach, Comput. Intell. Neurosci. 2018 (2018). 48 A.S. Iwashita, J.P. Papa, An overview on concept drift learning, IEEE Access 7 (2018) 1532–1547. 49 R. Mohawesh, S. Tran, R. Ollington, S. Xu, Analysis of concept drift in fake reviews detection, Expert Syst. Appl. 169 (2021) 114318. 50 P. Mulinka, P. Casas, J. Vanerio, Continuous and adaptive learning over big streaming data for network security, in: 2019 IEEE 8th International Conference on Cloud Networking, CloudNet, IEEE, 2019, pp. 1–4. 51 O.A. Mahdi, E. Pardede, N. Ali, J. Cao, Diversity measure as a new drift detection method in data streaming, Knowl.-Based Syst. 191 (2020) 105227. 52 R.S. Barros, D.R. Cabral, P.M. Gonçalves Jr., S.G. Santos, RDDM: Reactive drift detection method, Expert Syst. Appl. 90 (2017) 344–355. 53 I. Frias-Blanco, J. del Campo-Ávila, G. Ramos-Jimenez, R. Morales-Bueno, A. Ortiz-Diaz, Y. Caballero-Mota, Online and non-parametric drift detection methods based on Hoeffding’s bounds, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 27 (3) (2014) 810–823. 54 A. Pesaranghader, H.L. Viktor, Fast hoeffding drift detection method for evolving data streams, in: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Springer, 2016, pp. 96–111. 55 G. Vítor, P. Rito, S. Sargento, F. Pinto, A scalable approach for smart city data platform: Support of real-time processing and data sharing, Comput. Netw. 213 (2022) 109027. 56 H. Xu, A. Berres, S.B. Yoginath, H. Sorensen, P.J. Nugent, J. Severino, S.A. Tennille, A. Moore, W. Jones, J. Sanyal, Smart mobility in the cloud: Enabling real-time situational awareness and cyber-physical control through a digital twin for traffic, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. (2023). 57 B. Milosevic, E. Farella, Wireless MEMS for wearable sensor networks, in: Wireless MEMS Networks and Applications, Elsevier, 2017, pp. 101–127. 58 PROJECT–BRAINE. URL https://www.braine-project.eu/project/ 59 Apache Hadoop Ozone. URL https://hadoop.apache.org/ozone/ 60 N. Alange, A. Mathur, Optimization of small sized file access efficiency in hadoop distributed file system by integrating virtual file system layer, Optimization 13 (6) (2022). 61 R. Ali, Y.A. Qadri, Y.B. Zikria, F. Al-Turjman, B.-S. Kim, S.W. Kim, A blockchain model for trustworthiness in the internet of things (IoT)-based smart-cities, Trends Cloud-Based IoT (2020) 1–19. 62 Tellus | University of Oulu. URL https://www.oulu.fi/en/cooperation/tellus 63 Основні правила дотримання охорони праці при роботі на персональних ЕОМ. URL: https://www.victorija.ua/dovidnik/osnovni-pravyla-dotrymannya-ohorony-pratsi-pry-roboti-na-personalnyh-eom.html 64 КУРС ЛЕКЦІЙ. ОХОРОНА ПРАЦІ В ГАЛУЗІ. URL: https://www.uzhnu.edu.ua/uk/infocentre/get/36621 65 Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с. 66 Електробезпека: охорона праці. URL: https://www.sop.com.ua/article/ 745-elektrobezpeka 67 Лекція. Заходи електробезпеки на підприємствах галузі. URL: http://opcb.kpi.ua/wp-content/uploads/2014/09/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1% 86%D1%96%D1%8F-8.pdf |
| Content type: | Bachelor Thesis |
| Asub kollektsiooni(de)s: | 122 — Компʼютерні науки (бакалаври) |
Failid selles objektis:
| Fail | Kirjeldus | Suurus | Formaat | |
|---|---|---|---|---|
| 2024_KRB_SNs-42_Kiptyk_DT.pdf | 1,72 MB | Adobe PDF | Vaata/Ava |
Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.
Admin vahendid