Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

A distributed data allocation scheme for autonomous nodes

Thumbnail
Συγγραφέας
Kolomvatsos K., Oikonomou P., Koziri M., Loukopoulos T.
Ημερομηνία
2018
Γλώσσα
en
DOI
10.1109/SmartWorld.2018.00282
Λέξη-κλειδί
Big data
Digital storage
Smart city
Statistics
Trusted computing
Ubiquitous computing
Data replication
Data storage
Distributed data
Extensive simulations
Fault-tolerant mechanism
Internet of Things (IOT)
Outliers detection
Storage capability
Internet of things
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
The limited computational and storage capabilities of the devices interconnected in Internet of Things (IoT) make them to host only a sub-set of the the collected data. Every device, i.e., an IoT node, should keep only the necessary data locally, thus, it can be able to process them and provide responses in limited time. Nodes can act as a team and cooperate to store the data close to the processing of tasks defined in the form of queries. In this paper, we propose a model for deciding the allocation of data in a set of IoT nodes. Every node decides if the observed data are correlated with the available datasets or they are outliers. We propose an ensemble scheme for multidimensional outliers detection that results, in real time, the final decision. When data are accepted to be locally stored, nodes select their peers where data will be replicated. This way, we keep the data in multiple locations in the network aiming to reduce latency in the provision of responses and support a fault tolerant mechanism. The replication decision is based on the correlation of the incoming data with the present datasets. We analytically describe our model and evaluate it through extensive simulations presenting its pros and cons. © 2018 IEEE.
URI
http://hdl.handle.net/11615/75027
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19735]
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap