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J-GLOBAL ID：202102219959830913   整理番号：21A0584406

IoTビッグデータの現状,13Vの課題,および将来の方向【JST・京大機械翻訳】

A Survey on IoT Big Data Current Status, 13 V’s Challenges, and Future Directions

著者 (3件)： Bansal Maggi (Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Chana Inderveer (Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Clarke Siobhan (Trinity College Dublin, Dublin, Ireland)
資料名： ACM Computing Surveys  (ACM Computing Surveys)
巻： 53  号： 6  ページ： 1-59  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0003B  ISSN： 0360-0300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コア技術,即ち,センサベース自律データ収集とクラウドベースビッグデータ解析により駆動され,IoTは接続オブジェクトに関するデータ駆動インテリジェント動作の作動を自動化する。この自動化は,スマートな輸送,スマートな生活,スマートな都市などの多数の有用な現実の使用事例を可能にする。しかし最近の産業調査は,データ関連課題が近年のIoTの遅い成長の原因であることを反映している。この理由のために,本論文では,IoTBDに対する未チャート課題を同定する目的で,IoT Bigデータ(IoTBD)に関する系統的で包括的な調査を提示した。本論文は,IoTにおける最先端の学術研究および様々なドメインにわたる大きなデータ管理を分析し,IoTBD管理のための分類学を提案した。次に,調査は,主要なクラウドベンダーのIoTポートフォリオを調査して,クラウドプラットフォームに関するIoTとIoTBDの統合のためのベンダーサービスの分類を提供した。その後,調査は,IoTBDの課題を13のVの課題に関して同定し,「Big Data 2.0」としてIoTBDを想定する。次に,調査は,最近の傾向と将来の研究方向を評価するために,それらの強みと弱点を強調することによって,IoTBD課題に対処する最近の研究の包括的な分析を提供する。最後に,調査は,IoTBDのための公開研究課題に関する議論によって結論を下した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動化 ,  データ管理 ,  ポートフォリオ ,  都市 ,  データ解析 ,  データ収集
準シソーラス用語： 自律性 ,  分類学 ,  クラウドコンピューティング ,  データ駆動 ,  *モノのインターネット ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： IoTビッグデータ ,  IoTビッグデータ調査 ,  IoTビッグデータに対するVのチャレンジ ,  ビッグデータ2.0 ,  クラウドIoTサービス ,  IoTにおけるクラウドコンピューティング

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  ビッグデータ ,  現状