실시간 데이터 처리 및 의사결정을 통한 성능 향상을 위한 빅 데이터 분석 내장형 스마트 시티 아키텍처

스마트 시티의 개념은 도시 시민의 삶의 질을 향상시키기 때문에 널리 선호되며, 스마트 커뮤니티, 스마트 교통, 스마트 건강 관리, 스마트 주차 등 여러 분야를 포함합니다. 복잡한 도시 네트워크의 지속적인 성장은 실시간 데이터 처리 및 지능형 의사결정 능력에 의해 상당한 도전에 직면해 있습니다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석을 기반으로 한 스마트 시티 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 세 가지 수준에서 운영됩니다: (1) 도시 운영과 관련된 이질적인 데이터를 수집하는 데이터 생성 및 수집 수준, (2) 의사결정 및 이벤트를 자율적으로 수행하기 위해 데이터를 필터링, 분석 및 저장하는 데이터 관리 및 처리 수준, (3) 수신된 결정에 해당하는 이벤트 실행을 시작하는 응용 프로그램 수준. 제안된 아키텍처를 검증하기 위해, 우리는 제안된 세 가지 수준의 아키텍처를 기반으로 주요 데이터 세트의 몇 가지 유형을 분석합니다. 또한, 우리는 임계값을 결정하기 위해 Hadoop 생태계에서 실제 데이터 세트를 테스트했으며, 분석 결과 제안된 아키텍처가 기존 스마트 시티 아키텍처를 개선하기 위해 커뮤니티 개발 당국에 유용한 통찰력을 제공함을 보여줍니다.