Un conjunto de herramientas y marco de gestión de datos para el continuo IoT-Edge-Cloud
Autores: Judvaitis, Janis; Blumbergs, Eduards; Arzovs, Audris; Mackus, Andris Ivars; Balass, Rihards; Selavo, Leo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un conjunto de herramientas y marco de gestión de datos para el continuo IoT-Edge-Cloud
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Iot
Edge
Cloud
Marco de gestión de datos
Seguridad
Privacidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Desarrollar y gestionar sistemas complejos de Continuo IoT-Edge-Cloud (IECC) es un desafío debido a la complejidad y diversidad del sistema. Los componentes de Internet de las cosas (IoT), Edge y Cloud combinados con inteligencia artificial (IA) en sistemas de procesamiento de datos deben garantizar una seguridad y privacidad sólidas para las fuentes de datos. El enfoque del Marco de Gestión de Datos IECC (DMF) introduce una novedosa combinación de múltiples entornos de complementos fáciles de configurar que utilizan características de visualización de datos. Estas contribuciones abordan colectivamente los desafíos críticos inherentes en entornos heterogéneos, como la escalabilidad, la privacidad de los datos y la gestión de la configuración, estandarizando las configuraciones de flujo de datos y aumentando la confianza de las partes interesadas en aplicaciones sensibles, especialmente en la monitorización de infraestructuras críticas.
Descripción
Desarrollar y gestionar sistemas complejos de Continuo IoT-Edge-Cloud (IECC) es un desafío debido a la complejidad y diversidad del sistema. Los componentes de Internet de las cosas (IoT), Edge y Cloud combinados con inteligencia artificial (IA) en sistemas de procesamiento de datos deben garantizar una seguridad y privacidad sólidas para las fuentes de datos. El enfoque del Marco de Gestión de Datos IECC (DMF) introduce una novedosa combinación de múltiples entornos de complementos fáciles de configurar que utilizan características de visualización de datos. Estas contribuciones abordan colectivamente los desafíos críticos inherentes en entornos heterogéneos, como la escalabilidad, la privacidad de los datos y la gestión de la configuración, estandarizando las configuraciones de flujo de datos y aumentando la confianza de las partes interesadas en aplicaciones sensibles, especialmente en la monitorización de infraestructuras críticas.