تقنية الحوسبة السحابية على الشبكات اللاسلكية المخصصة المستخدمة في المدن الذكية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
شهدت المدن الذكية تطورا جوهريا زاد من امكانياتها بشكل كبير .في الواقع ، لقد أتاحت التطورات الحديثة في انترنت الاشياء (IOT) فرصا جديدة من خلال حل عدد من المشاكل الحرجة والتي ادت الى ابتكار المدن الذكية بالاضافة الى انشاء و حوسبة الخدمات و التطبيقات المتطورة للعديد من المجاميع المطورة في المدينة . من اجل تعزيز تنمية المدن الذكية بأتجاه التواصل و المشاركة ،تركز هذه الدراسة على التطور في مجال المعلوماتية في ضوء انترنت الاشياء (IOT) و الحوسبة السحابية (CC) .جمعت بيانات انترنت الاشياء والتي تخص المدن الذكية بشكل متجانس . اصبح انترنت الاشياء الذي يسمح بتواصل الاشخاص مع بعضهم ممكنا باستخدام الذكاء الاصطناعي .بناءا على ذلك ،استخدمنا (ARF) في حسابات الذكاء الاصطناعي .للتبسيط ،ننصح باستخدام تخصيص اصول الالة الافتراضية للحوسبة السحابية التكيفية (ACC-VMRA ) .لتاكيد جدواها ،سنفحص و نضاعف كيفية تطبيق تطورات انترنت الاشياء (IOT ) و الحوسبة السحابية (CC) في المدن الذكية.تظهر نتائج التجربة ان حساب التحسين الموصى به اكثر انتاجية من الطرق الاخرى المستخدمة حاليا.
Received 23/07/2023
Revised 29/10/2023
Accepted 31/10/2023
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Hameed A, Violos J, Leivadeas A. A deep learning approach for IOT traffic multi-classification in a smart-city scenario. IEEE Access. 2022; 10: 21193–210. https://doi.org/10.1109/access.2022.3153331
Nathali B, Jung C, Kang J, Seo J, Kim J, Han K, et al. Planning of Smart Cities Performance Improvement Using Big Data Analytics approach. 4th Int Conf Adv Comput Commun. Electronics and Communication. ACEC 2016. 2016; https://doi.org/10.15224/978-1-63248-113-9-11
Javadzadeh G, Rahmani AM. Fog computing applications in smart cities: A systematic survey. Wirel. Netw. 2019; 26(2): 1433–57. https://doi.org/10.1007/s11276-019-02208-y
Chen X, Liu Z, Chen Y, Li Z. Mobile edge computing based task offloading and resource allocation in 5G Ultra-Dense Networks. IEEE Access. 2019; 7: 184172–82. https://doi.org/10.1109/access.2019.2960547
Abdulwahid HM, Mishra A. Deployment Optimization Algorithms in Wireless Sensor Networks for Smart Cities: A Systematic Mapping Study. Sensors. 2022 Jul 7; 22(14): 5094. https://doi.org/10.3390/s22145094
Shamshirband S, Fathi M, Chronopoulos AT, Montieri A, Palumbo F, Pescapè A. Computational intelligence intrusion detection techniques in Mobile Cloud Computing Environments: Review, taxonomy, and open research issues. J Inf Secur Appl. 2020; 55: 102582. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2020.102582
Shafik W, Matinkhah SM, Ghasemzadeh M. Internet of things-based energy management, challenges, and solutions in smart cities. J Commun Technol, Electronics and Computer Science. 2020; 27: 1-1. https://doi.org/10.22385/jctecs.v27i0.302
Quy VK, Nam VH, Linh DM, Ban NT, Han ND. Communication Solutions for vehicle ad-hoc network in Smart Cities Environment: A Comprehensive Survey. Wirel Pers Commun. 2022; 122(3): 2791–815. https://doi.org/10.1007/s11277-021-09030-w
Laroui M, Khedher HI, Moungla H, Afifi H, Kamal AE. Virtual mobile edge computing based on IOT devices resources in Smart Cities. ICC 2020 – 2020. Int Conf Commun. 2020. https://doi.org/10.1109/icc40277.2020.9148982
Khattak HA, Farman H, Jan B, Din IU. Toward integrating vehicular clouds with IOT for Smart City Services. IEEE Netw. 2019; 33(2): 65–71. https://doi.org/10.1109/mnet.2019.1800236
Shukur H, Zeebaree S, Zebari R, Zeebaree D, Ahmed O, Salih A. Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems. Int J Appl Sci Technol. 2020; 1(3): 98–105. https://doi.org/10.38094/jastt1331
Li J, Cai J, Khan F, Rehman AU, Balasubramaniam V, Sun J, et al. A secured framework for SDN-based Edge Computing in IOT-enabled healthcare system. IEEE Access. 2020; 8: 135479–90. https://doi.org/10.1109/access.2020.3011503
Alazab M, Lakshmanna K, G TR, Pham Q-V, Reddy Maddikunta PK. Multi-objective cluster head selection using fitness averaged rider optimization algorithm for IOT networks in Smart Cities. Sustain Energy Technol Assess. 2021; 43: 100973. https://doi.org/10.1016/j.seta.2020.100973
Alrikabi HTh, Ali Jasim N. Design and implementation of Smart City applications based on the internet of things. Int J Interact Mob Technol . 2021; 15(13): 4. https://doi.org/10.3991/ijim.v15i13.22331
Marques P, Manfroi D, Deitos E, Cegoni J, Castilhos R, Rochol J, et al. An IOT-based smart cities infrastructure architecture applied to a waste management scenario. Ad Hoc Networks. 2019; 87: 200–8. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2018.12.009
Alamgir Hossain S, Anisur Rahman Md, Hossain MA. Edge computing framework for enabling situation awareness in IOT based Smart City. J Parallel Distrib Comput. 2018; 122: 226–37. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2018.08.009
Kolhe RV, William P, Yawalkar PM, Paithankar DN, Pabale AR. Smart city implementation based on internet of things integrated with Optimization Technology. Measurement: Sensors. 2023; 27: 100789. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100789
Chen Y, Hu S, Mao H, Deng W, Gao X. Application of the best evacuation model of deep learning in the design of public structures. Image Vis Comput. 2020; 102: 103975. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2020.103975
Hussain OF, Al-Kaseem BR, Akif OZ. Smart flow steering agent for end-to-end delay improvement in software-defined networks. Baghdad Sci J. 2021; 18(1): 0163. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.1.0163
Abdulzahra SA, Al-Qurabat AK, Idrees AK. Compression-based data reduction technique for IOT Sensor Networks. Baghdad Sci J. 2021; 18(1): 0184. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.1.0184