The rapid growth in the population

The rapid growth in the population density in urban cities demands that services and an infrastructure be provided to meet the needs of city inhabitants. Thus, there has been an increase in the request for embedded devices, such as sensors, actuators, and smartphones, leading to considerable business potential for the new era of the Internet of Things (IoT), in which all devices are capable of interconnecting and communicating with each other over the Internet. Thus, Internet technologies provide a way of integrating and sharing a com- mon communication medium. With this knowledge, in this paper, we propose a combined IoT-based system for smart city development and urban planning using Big Data analytics. We propose a complete system consisting of various types of sensor deployment, including smart home sensors, vehicular networking, weather and water sensors, smart parking sen- sors, and surveillance objects. A four-tier architecture is proposed that includes 1) Bottom tier-1, which is responsible for IoT sources and data generation and collection, 2)
Intermediate tier-1, which is responsible for all types of communication between, for instance, sensors, relays, base stations, and the Internet, 3) Intermediate tier 2, which is respon- sible for data management and processing using a Hadoop framework, and 4) Top tier, which is responsible for application and usage of the data analysis and the results gener- ated. The system implementation consists of various steps that begin with data generation and move to collection, aggregation, filtration, classification, preprocessing, computing and decision making. The proposed system is implemented using Hadoop with Spark, voltDB, Storm or S4 for real time processing of the IoT data to generate results to establish the smart city. For urban planning or city future development, the offline historical data are analyzed with Hadoop using MapReduce programming. IoT datasets generated by smart homes, smart parking weather, pollution, and vehicle data sets are used for analysis and evaluation. This type of system with full functionality does not currently exist. Similarly, the results demonstrate that the proposed system is more scalable and efficient than ex- isting systems. Moreover, system efficiency is measured in terms of throughput and pro- cessing time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเติบโตอย่างรวดเร็วความหนาแน่นของประชากรในเมืองในเมืองต้องการว่า ให้มีโครงสร้างพื้นฐานและบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของชาวเมือง ดังนั้น ได้รับการเพิ่มขึ้นของการร้องขอสำหรับอุปกรณ์ฝังตัว เช่นเซ็นเซอร์ actuators สมาร์ท โฟน นำไปสู่ศักยภาพสำหรับยุคของอินเทอร์เน็ตของสิ่ง (IoT), ซึ่งอุปกรณ์ทั้งหมดมีความสามารถในการเชื่อมต่อ และสื่อสารกันผ่านอินเทอร์เน็ตในทางธุรกิจมาก ดังนั้น เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตมีวิธีการบูรณาการ และการแชร์สื่อกลางการสื่อสารจันทร์ com ด้วยความรู้นี้ ในกระดาษนี้ เรานำเสนอระบบ IoT คะแนนรวมเมืองอัจฉริยะพัฒนาและการวางผังเมืองที่ใช้ข้อมูล เรานำเสนอระบบสมบูรณ์ประกอบด้วยการปรับใช้เซ็นเซอร์ เซ็นเซอร์บ้านสมาร์ท ยานพาหนะระบบเครือข่าย เซนเซอร์สภาพอากาศและน้ำ ที่จอดรถอัจฉริยะเซน-sors และเฝ้าระวังวัตถุชนิดต่าง ๆ สถาปัตยกรรมแบบระดับ 4 มีเสนอที่ประกอบด้วย 1) ด้านล่างชั้นที่ 1 ที่รับผิดชอบแหล่ง IoT และสร้างข้อมูล และคอลเลกชัน 2) ระดับกลางชั้นที่ 1 ที่รับผิดชอบสำหรับทุกประเภทของการสื่อสาร ระหว่าง เช่น เซ็นเซอร์ รีเลย์ สถานีฐาน อินเตอร์ เน็ต 3) ระดับกลางชั้นที่ 2 ซึ่งเป็นลูกจ้างต่วสำหรับการจัดการข้อมูลและการประมวลผลโดยใช้กรอบ Hadoop และ 4) ระดับที่ด้านบน การประยุกต์และการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและผลลัพธ์ของเอกชน-ated การใช้งานระบบประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ ที่เริ่มต้น ด้วยการสร้างข้อมูล และย้ายไปยังคอลเลกชัน รวม กรอง จัดประเภท ประมวลผลเบื้องต้น ระบบคอมพิวเตอร์ และการตัดสิน ระบบที่นำเสนอถูกนำมาใช้ใช้ Hadoop มีประกาย voltDB พายุหรือ S4 สำหรับเวลาจริงการประมวลผลของข้อมูล IoT เพื่อสร้างผลลัพธ์การสร้างเมืองสมาร์ท สำหรับการวางผังเมืองหรือการพัฒนาเมืองในอนาคต ประวัติข้อมูลแบบออฟไลน์จะถูกวิเคราะห์ ด้วย Hadoop MapReduce เขียนโปรแกรมโดยใช้ Datasets IoT โดยบ้านสมาร์ท สมาร์ทที่จอดรถอากาศ มลภาวะ และชุดข้อมูลของยานพาหนะจะใช้สำหรับการวิเคราะห์และประเมินผล ประเภทของระบบที่มีฟังก์ชันการทำงานนี้ไม่มีอยู่ในปัจจุบัน ในทำนองเดียวกัน ผลแสดงให้เห็นว่าระบบที่นำเสนอสามารถปรับขึ้น และมีประสิทธิภาพกว่าระบบ ex isting นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของระบบจะวัดปริมาณและเวลาที่ตัวโปร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เติบโตอย่างรวดเร็วในความหนาแน่นของประชากรในเมืองในเมืองเรียกร้องให้การบริการและโครงสร้างพื้นฐานจะให้ตอบสนองความต้องการของผู้อยู่อาศัยในเมือง ดังนั้นจึงมีการเพิ่มขึ้นในการร้องขอสำหรับอุปกรณ์ฝังตัวเช่นเซ็นเซอร์ตัวกระตุ้นและมาร์ทโฟนที่นำไปสู่ธุรกิจที่มีศักยภาพมากสำหรับยุคใหม่ของอินเทอร์เน็ตของสิ่ง (IoT) ซึ่งอุปกรณ์ทั้งหมดมีความสามารถในการเชื่อมต่อกันและ สื่อสารกันผ่านทางอินเทอร์เน็ต ดังนั้นเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตให้วิธีของการบูรณาการและการแบ่งปันสื่อการสื่อสารทั่วไปสา ด้วยความรู้นี้ในบทความนี้เราจึงนำเสนอรวมระบบ IoT ที่ใช้สำหรับการพัฒนาเมืองมาร์ทและการวางผังเมืองโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เรานำเสนอระบบที่สมบูรณ์ประกอบด้วยประเภทต่างๆของการใช้งานเซ็นเซอร์เซ็นเซอร์รวมถึงสมาร์ทบ้านเครือข่ายพาหนะเซ็นเซอร์สภาพอากาศและน้ำ, ที่จอดรถสมาร์ทเลือกฉาก sors และวัตถุเฝ้าระวัง สถาปัตยกรรมสี่ชั้นมีการเสนอที่มี 1) ล่าง Tier-1 ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับแหล่ง IoT และการสร้างข้อมูลและคอลเลกชัน 2)
ระดับกลาง Tier-1 ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับทุกประเภทของการสื่อสารระหว่างเช่นเซ็นเซอร์ รีเลย์สถานีฐานและอินเทอร์เน็ต 3) ชั้น 2 ระดับกลางซึ่งจะรับผิดชอบกฎข้อบังคับสำหรับการจัดการข้อมูลและการประมวลผลโดยใช้กรอบ Hadoop และ 4) ชั้นบนสุดซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการประยุกต์ใช้และการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและผล gener- ated การนำระบบประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆที่เริ่มต้นด้วยการสร้างข้อมูลและย้ายไปยังคอลเลกชัน, การรวมตัวกรองการจำแนก preprocessing คอมพิวเตอร์และการตัดสินใจ ระบบที่นำเสนอจะดำเนินการใช้ Hadoop กับจุดประกาย voltDB พายุหรือ S4 สำหรับการประมวลผลเวลาจริงของข้อมูล IoT เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่จะสร้างเมืองสมาร์ท สำหรับการวางผังเมืองหรือเมืองพัฒนาในอนาคตข้อมูลทางประวัติศาสตร์ออฟไลน์จะถูกวิเคราะห์ด้วย Hadoop MapReduce ใช้โปรแกรม ชุดข้อมูล IoT บ้านที่สร้างขึ้นโดยสมาร์ทสมาร์ทที่จอดรถสภาพอากาศมลพิษและชุดข้อมูลของยานพาหนะที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์และการประเมินผล ประเภทของระบบนี้มีฟังก์ชันการทำงานเต็มรูปแบบไม่ได้มีอยู่ในปัจจุบัน ในทำนองเดียวกันผลที่แสดงให้เห็นว่าระบบที่เสนอปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าระบบ isting อดีต นอกจากนี้ประสิทธิภาพของระบบเป็นวัดในแง่ของการส่งผ่านข้อมูลและโปรเวลาประมวล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเติบโตอย่างรวดเร็วในประชากรในเมืองเขตเมือง ความต้องการบริการและโครงสร้างพื้นฐานเป็นบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของเมืองประชากร ดังนั้น จึงมีการเพิ่มขึ้นในความต้องการสำหรับอุปกรณ์ฝังตัว เช่น เซ็นเซอร์ตัวกระตุ้น และสมาร์ทโฟน ส่งผลให้ธุรกิจที่มีศักยภาพมากสำหรับยุคใหม่ของอินเทอร์เน็ตของสิ่ง ( IOT ) ซึ่งในอุปกรณ์ทั้งหมดสามารถเชื่อมต่อและสื่อสารกับแต่ละอื่น ๆผ่านทางอินเทอร์เน็ต ดังนั้น เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตให้วิธีของการรวมและการแบ่งปันดอทคอม - มอญการสื่อสารสื่อ มีความรู้นี้ ในบทความนี้เรานำเสนอเยอะ รวมระบบพื้นฐานสำหรับการพัฒนาเมืองและการวางผังเมืองสมาร์ทโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ เราเสนอระบบที่สมบูรณ์ประกอบด้วยประเภทต่างๆของการใช้งานเซ็นเซอร์ รวมถึงเซ็นเซอร์ , บ้านสมาร์ทยานพาหนะระบบเครือข่าย สภาพอากาศและน้ำ เซ็นเซอร์ที่จอดรถสมาร์ท เซน - ลูกชาย และวัตถุสอดแนม สถาปัตยกรรมแบบสี่แถว เสนอมานั้น ประกอบด้วย 1 ) ด้านล่าง 1 ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับแหล่งข้อมูลหลายรุ่น และ 2 ) คอลเลกชันกลาง - 1 ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับทุกประเภทของการสื่อสารระหว่าง , เช่น , เซ็นเซอร์ , รีเลย์ , สถานีฐาน , และอินเทอร์เน็ต , 3 ) ระดับกลาง 2 ซึ่งตอบสนอง - ทั้งนั้นสำหรับการจัดการข้อมูลและการประมวลผลโดยใช้ Hadoop กรอบ และ 4 ) ชั้นบนสุด ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการประยุกต์และการใช้วิเคราะห์ ข้อมูลและผลจากมกราคม - . การจัดทำระบบ ประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ ที่เริ่มต้นด้วยการสร้างข้อมูล และย้ายไปยังคอลเลกชัน , การรวม , กรอง , การจำแนก , การเตรียม , คอมพิวเตอร์ และการตัดสินใจ ระบบการใช้ Hadoop กับประกายไฟ voltdb พายุหรือ S4 สำหรับการประมวลผลเวลาจริงของข้อมูลด้วย เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่จะสร้างเมืองฉลาด สำหรับผังเมืองหรือการพัฒนาในอนาคตของเมือง ครับ ประวัติศาสตร์ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการใช้โปรแกรม mapreduce Hadoop . ข้อมูลรายงานที่สร้างขึ้นโดยบ้านสมาร์ท , อากาศ , ที่จอดรถสมาร์ท มลพิษ และชุดข้อมูลยานพาหนะที่ใช้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผล ประเภทของระบบด้วยฟังก์ชันการทำงานเต็มไม่ได้อยู่ในขณะนี้ . ในทํานองเดียวกัน ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าระบบที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าอดีต isting ระบบ นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของระบบเป็นวัดในแง่ของ throughput และโปร - cessing ครั้ง