Support du Big Data dans le processus d’agrégation des données dans les RCSF hétérogènes

BOUBICHE, Sabrina (2022) Support du Big Data dans le processus d’agrégation des données dans les RCSF hétérogènes. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

[img]
Preview
Text
Sabrina Boubiche.pdf

Download (3MB) | Preview

Abstract

Récemment, et due à la croissance impressionnante des quantités de données transmises sur les réseaux de capteurs sans fil hétérogènes, la technologie Big Data est devenue une tendance largement reconnue dans le domaine des réseaux de capteurs sans fil, et fait de plus en plus l'objet de recherches. Le terme Big Data ne concerne pas seulement le volume de données, mais également la vitesse de transmission élevée et la grande variété d'informations difficiles à collecter, stocker et à traiter en utilisant les technologies classiques disponibles. Bien que les données générées par les capteurs individuels puissent ne pas sembler significatives, toutes les données générées par les nombreux capteurs dans les réseaux de capteurs sont capables de produire des volumes importants de données. La gestion Big Data impose des contraintes supplémentaires aux réseaux de capteurs sans fil et en particulier au processus d'agrégation de données, qui représente l'un des paradigmes essentiels des réseaux de capteurs sans fil. Le processus d'agrégation de données peut représenter une solution au problème du Big Data en permettant de combiner des données provenant de sources différentes afin d’éliminer celles qui sont redondantes, et par conséquent réduire les quantités de données et la consommation des ressources disponibles dans le réseau. L'objectif principal de ce travail est de proposer une nouvelle approche pour le support du Big Data dans le processus d'agrégation de données dans les réseaux de capteurs sans fil hétérogènes. L'approche proposée vise à réduire le coût de l'agrégation de données en termes de consommation d'énergie, en équilibrant les charges de données sur les nœuds hétérogènes. L'approche proposée est optimisée en intégrant le mécanisme du feedback control afin de résoudre le problème de la planification d’agrégation des données, permettant ainsi de maintenir une précision élevée et une latence minimale.

Item Type: Thesis (Doctoral)
Subjects: Informatique
Divisions: Faculté des mathématiques et de l'informatique > Département d'informatique
Date Deposited: 24 May 2022 11:42
Last Modified: 24 May 2022 11:42
URI: http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/2023

Actions (login required)

View Item View Item