Intelligent services for Big Data science

چکیده

شهر ها مناطقی هستند که شدیداً تحت تأثیر داده های بزرگ می باشند. برنامه ریزان و طراحان شهری و نهادهای مدیریتی فقط نیاز دارند ابزار مناسبی در دسترس داشته باشند تا از تمام نقاط داده ای که یه شهر تولید می کند در راستای بهبود زندگی مردم استفاده کنند. بعنوان مثال می توان از اطلاعات جمع آوری شده توسط دوربین های کنار جاده ای مثل اطلاعات شرایط ترافیکی، رفتار رانندگی با هدف کاهش مصرف سوخت و کاهش تولید دی اکسید کربن استفاده کرد. پس در این حالت، داده بزرگ پدیده ای است که قطعاً تأثیر مستقیمی روی کیفیت زندگی کسانی دارد که زندگی در شهر را انتخاب کرده اند. شهر های هوشمند فردا بر سنسورهای درون زیرساخت شهری تکیه خواهند کرد. پیش بینی ها می گوید تا سال 2016 شهرها مناطقی میشوند که بیش از 4.1 ترا بایت در روز در کیلومتر مربع داده تولید می کنند. مدیریت مؤثر این مقدار داده در حال حاضر یک چالش است. در مقاله های مختلف راه حل هایی برای حمایت از نسل بعدی داده های بزرگ ارائه شده است. CAPIM یک پلت فرم طراحی شده برای خودکارسازی روند جمع آوری و ادغام و تجمیع اطلاعات در مقیاس بزرگ می باشد که برای یکپارچه سازی داده هایی از قبیل محل، پروفایل، مشخصات کاربر و محیط طراحی شده است. یک اجرا از سیستم حمل و نقل هوشمند ارائه شده که بر مبنای CAPIM طراحی شده است ارائه شده تا به کاربران و مسئولان شهری کمک کند مشکلات ترافیکی شهرهای بزرگ را بهبود دهند. و در جایی یک راه حل برای مدیریت مؤثر ذخیره سازی کارای داده در یک مقیاس بزرگ ارائه شده. ترکیب این خدمات، برای برنامه های کاربردی شهر هوشمند و ارائه هوشمند خدمات با استفاده از اطلاعات جمع آوری شده یک پشتیبانی ایجاد میکند.

مقدمه

امروزه بطور روزانه داده های بسیار زیادی تولید میشود. آنقدر که حدود 90٪ داده های جهان امروز فقط در دو سال اخیر تولید شده است. این داده ها از سنسورهای مورد استفاده برای جمع آوری اطلاعات آب و هوا، سیگنال های GPS تلفن همراه و ... بدست می آید. این داده همان داده بزرگ یا Big Data می باشد. Big Data تبدیل به یکی از زمینه های تحقیقاتی حال و آینده شده است. در سال های اخیر گارتنر "ده روند فناوری راهبردی برای 2013" و "ده روند فناوری برای 5 سال آینده" را لیست کرده و Big Data د هر دو لیست آمده است. اگر بگوییم Big Data زمینه های بسیاری از جمله کسب و کار، تحقیقات علمی و مدیریت عمومی را متحول کرده است، اشتباه نگفته ایم. برای Big Data تا کنون تعاریف زیادی ارائه شده اما در سال 2012، گارتنر تعریف دقیق تری ارائه کرده است: « Big Data دارایی های اطلاعاتی با حجم بالا، سرعت بالا و یا تنوع زیاد هستند که نیاز به شکل جدید از پردازش دارد تا قادر به تصمیم گیری پیشرفته و بهینه سازی پردازش باشد ». بطور کلی، یک مجموعه داده می تواند Big Data نامیده شود اگر قابلیت انجام ضبط، گزینش، تجزیه و تحلیل و تجسم روی آن با فناوری هی فعلی وجود داشته باشد.

بررسی ادبیات موضوع

کارهایی که در ارتباط با عنوان تحقیق مورد بررسی قرار گرفته است ...

بدنه تحقیق

تحلیل هایی که توسط محقق صورت گرفته است (نظیر مقایسه و ارزیابی)

نتیجه گیری

نتیجه ای که در نهایت حاصل شده است.

مراجع

1- Dobre, Ciprian, and Fatos Xhafa. "Intelligent services for big data science."Future Generation Computer Systems 37 (2014): 267-281.

2- Assunção, Marcos D., et al. "Big Data computing and clouds: Trends and future directions." Journal of Parallel and Distributed Computing (2014).

3- Hsu, Chia-Yu, et al. "Development of a cloud-based service framework for energy conservation in a sustainable intelligent transportation system."International Journal of Production Economics (2014).

4- Demirkan, Haluk, and Dursun Delen. "Leveraging the capabilities of service-oriented decision support systems: Putting analytics and big data in cloud."Decision Support Systems 55.1 (2013): 412-421.

5- C.L. Philip Chen, C.-Y. Zhang. "Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data", Information Sciences. (2014)