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Fog Data Analytics for IoT Applications: Next Generation Process Model with State of the Art Technologies: 76 (Studies in Big Data) - Tapa blanda
- EditorialSpringer
- Año de publicación2021
- ISBN 10 9811560463
- ISBN 13 9789811560460
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas516
- EditorTanwar Sudeep
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Fog Data Analytics for IoT Applications: Next Generation Process Model with State of the Art Technologies (Studies in Big Data, 76)
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Fog Data Analytics for IoT Applications: Next Generation Process Model with State of the Art Technologies (Studies in Big Data, 76)
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Fog Data Analytics for IoT Applications
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Springer Nature Singapore Aug 2021, 2021
ISBN 10: 9811560463
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses the unique nature and complexity of fog data analytics (FDA) and develops a comprehensive taxonomy abstracted into a process model. The exponential increase in sensors and smart gadgets (collectively referred as smart devices or Internet of things (IoT) devices) has generated significant amount of heterogeneous and multimodal data, known as big data. To deal with this big data, we require efficient and effective solutions, such as data mining, data analytics and reduction to be deployed at the edge of fog devices on a cloud. Current research and development efforts generally focus on big data analytics and overlook the difficulty of facilitating fog data analytics (FDA). This book presents a model that addresses various research challenges, such as accessibility, scalability, fog nodes communication, nodal collaboration, heterogeneity, reliability, and quality of service (QoS) requirements, and includes case studies demonstrating its implementation. Focusing on FDA in IoT and requirements related to Industry 4.0, it also covers all aspects required to manage the complexity of FDA for IoT applications and also develops a comprehensive taxonomy. 516 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9789811560460
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Fog Data Analytics for IoT Applications
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Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2021
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book discusses the unique nature and complexity of fog data analytics (FDA) and develops a comprehensive taxonomy abstracted into a process model. To deal with this big data, we require efficient and effective solutions, such as data mining, data analy. Nº de ref. del artículo: 492762278
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Fog Data Analytics for IoT Applications : Next Generation Process Model with State of the Art Technologies
Publicado por
Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2021
ISBN 10: 9811560463
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the unique nature and complexity of fog data analytics (FDA) and develops a comprehensive taxonomy abstracted into a process model. The exponential increase in sensors and smart gadgets (collectively referred as smart devices or Internet of things (IoT) devices) has generated significant amount of heterogeneous and multimodal data, known as big data. To deal with this big data, we require efficient and effective solutions, such as data mining, data analytics and reduction to be deployed at the edge of fog devices on a cloud. Current research and development efforts generally focus on big data analytics and overlook the difficulty of facilitating fog data analytics (FDA). This book presents a model that addresses various research challenges, such as accessibility, scalability, fog nodes communication, nodal collaboration, heterogeneity, reliability, and quality of service (QoS) requirements, and includes case studies demonstrating its implementation. Focusing on FDAin IoT and requirements related to Industry 4.0, it also covers all aspects required to manage the complexity of FDA for IoT applications and also develops a comprehensive taxonomy. Nº de ref. del artículo: 9789811560460
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Fog Data Analytics for Iot Applications: Next Generation Process Model With State of the Art Technologies
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