Combining fog and cloud computing to support spatial analytics in smart cities

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dc.creatorJoão Paulo Clarindo Dos Santos
dc.creatorJoão Pedro de Carvalho Castro
dc.creatorCristina Dutra de Aguiar Ciferri
dc.date.accessioned2023-06-12T19:56:04Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:43:32Z
dc.date.available2023-06-12T19:56:04Z
dc.date.issued2021-10-28
dc.description.abstractDados espaciais gerados por uma rede de Internet das Coisas (IoT) são importantes para auxiliar o processo de análise espacial em questões relacionadas a cidades inteligentes. Nessas cidades, os dispositivos IoT geram dados espaciais constantemente. Assim, os dados podem ficar cada vez mais volumosos muito rapidamente. Neste artigo, investigamos o desafio de gerenciar esses dados por meio do uso de um data warehouse espacial projetado sobre uma estrutura de processamento de dados paralela e distribuída estendida com um sistema de análise espacial. Propomos uma arquitetura destinada a auxiliar um gestor de cidade inteligente no processo de tomada de decisão. Essa arquitetura integra uma camada de computação em nuvem, onde essas tecnologias estão localizadas, com uma camada de computação em névoa para extrair, transformar e carregar os dados no data warehouse espacial . Além disso, apresentamos um conjunto de diretrizes para auxiliar os gestores de cidades inteligentes a implementar a arquitetura proposta. Essas diretrizes descrevem e discutem questões importantes que devem ser enfrentadas pelos gestores. Validamos nossa arquitetura com um estudo de caso que utiliza dados reais coletados por dispositivos IoT em uma cidade inteligente. Este estudo de caso abrange a execução de três categorias diferentes de consultas espaciais, demonstrando a eficácia e eficácia da arquitetura para apoiar a análise espacial no contexto de cidades inteligentes.
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.description.sponsorshipFAPESP - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5753/jidm.2021.1798
dc.identifier.issn2178-7107
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/54831
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofJournal of Information and Data Management
dc.rightsAcesso Restrito
dc.subjectComputação em nuvem
dc.subjectInternet das coisas
dc.subjectProcessamento paralelo (Computadores)
dc.subjectProcessamento eletrônico de dados - Processamento distribuído
dc.subjectCidades inteligentes
dc.subjectAnálise espacial (Estatística)
dc.subject.otherCloud computing
dc.subject.otherFog computing
dc.subject.otherInternet of things
dc.subject.otherParallel and distributed data processing
dc.subject.otherSmart cities
dc.subject.otherSpatial analytics
dc.subject.otherSpatial data warehouse
dc.titleCombining fog and cloud computing to support spatial analytics in smart cities
dc.title.alternativeCombinando computação em névoa e computação em nuvem para dar suporte à análise espacial em cidades inteligentes
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage360
local.citation.issue4
local.citation.spage342
local.citation.volume12
local.description.resumoSpatial data generated by an Internet of Things (IoT) network is important to assist the spatial analyticsprocess in issues related to smart cities. In these cities, IoT devices generate spatial data constantly. Thus, data can get increasingly voluminous very fast. In this article, we investigate the challenge of managing these data through the use of a spatial data warehouse designed over a parallel and distributed data processing framework extended with a spatial analytics system. We propose an architecture aimed to assist a smart city manager in the decision-making process.This architecture integrates a cloud computing layer, where these technologies are located, with a fog computing layer for extracting, transforming, and loading the data into the spatial data warehouse. Furthermore, we introduce a set of guidelines to aid smart city managers to implement the proposed architecture. These guidelines describe and discuss important issues that should be faced by the managers. We validate our architecture with a case study that uses real data collected by IoT devices in a smart city. This case study encompasses the execution of three different categories of spatial queries, demonstrating the architecture’s efficacy and effectiveness to support spatial analytics in the context of smart cities.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9571-4951
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3566-0415
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7618-1405
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentCECOM - CENTRO DE COMPUTACAO
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://sol.sbc.org.br/journals/index.php/jidm/article/view/1798

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