Towards Edge-Based Data Lake Architecture for Intelligent Transportation System

要約

急速な都市化の進展により、輸送の効率と安全性を高めるための革新的なソリューションの必要性が浮き彫りになっています。
この状況において、高度道路交通システム (ITS) が有望なソリューションとして浮上しています。
しかし、ITS によって生成される大量かつ複雑なデータの分析と処理は、従来のデータ処理システムにとって大きな課題となります。
この研究では、ITS からの複雑なデータを効率的に統合および分析するためのエッジベースのデータ レイク アーキテクチャを提案します。
このアーキテクチャは、スケーラビリティ、耐障害性、パフォーマンスを提供し、意思決定を改善し、よりインテリジェントな交通エコシステムのための革新的なサービスを強化します。
私たちは、(i) 車両センサー ネットワーク、(ii) モバイル ネットワーク、および (iii) ドライバー識別アプリケーションの 3 つの異なる使用例の分析を通じて、アーキテクチャの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

The rapid urbanization growth has underscored the need for innovative solutions to enhance transportation efficiency and safety. Intelligent Transportation Systems (ITS) have emerged as a promising solution in this context. However, analyzing and processing the massive and intricate data generated by ITS presents significant challenges for traditional data processing systems. This work proposes an Edge-based Data Lake Architecture to integrate and analyze the complex data from ITS efficiently. The architecture offers scalability, fault tolerance, and performance, improving decision-making and enhancing innovative services for a more intelligent transportation ecosystem. We demonstrate the effectiveness of the architecture through an analysis of three different use cases: (i) Vehicular Sensor Network, (ii) Mobile Network, and (iii) Driver Identification applications.

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