Research database

In den letzten Jahren hat eine wachsende Anzahl von St?dten damit begonnen umfangreiche Sensorik in den St?dten zu verteilen und eine Reihe von IT unterst¨¹tzten Diensten einzuf¨¹hren. Ziel ist es, die Zukunftsf?higkeit zu f?rdern und die Effizienz bereits existierender Dienste und bestehender Infrastruktur zu steigern. Als Problem stellen sich dabei die Zusammenf¨¹hrung von heterogenen Datenquellen und die Ermittlung aktueller Informationen auf Basis umfassender Echtzeitdaten dar. Bisher werden die Probleme durch speziell angepasste Anwendungsl?sungen adressiert, woraus eine Vielzahl separater Architekturen resultiert.

Die in St?dten erfassten Daten sind dem Bereich Big Data zuzuordnen. Die Daten sind nicht nur umfangreich, sondern unterscheiden sich auch hinsichtlich ihrer Qualit?t, Darstellungsform und Dynamik. Daher m¨¹ssen die Daten zun?chst gesammelt und verarbeitet werden, um diese in intelligenten Anwendungen und Diensten f¨¹r smarte St?dte verwenden zu k?nnen. In CityPulse soll daher ein Framework entwickelt werden, um den Einsatz der gesammelten Daten zu erm?glichen. Das geplante Framework l?sst sich in drei Ebenen aufteilen:

    Zusammenf¨¹hrung heterogener Datenquellen

    Verarbeitung von IoT Daten

    Echtzeit Informationsermittlung und Wissensextraktion

Als Basis f¨¹r die genutzten Informationen sollen zum einen physikalische Sensoren im Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und zum anderen virtuelle Sensoren wie soziale Medien aus dem ?Internet of People¡° dienen. Da diese Basis eine fehleranf?llige Umgebung darstellt, soll durch eine umfassende Integration von Testm?glichkeiten in das Framework eine m?glichst hohe Zuverl?ssigkeit erreicht werden. Dies soll unter anderem durch den Einsatz von wissensbasierten Methoden mit ?berwachung der Verl?sslichkeit gew?hrleistet werden. Ziel ist es L?sungen f¨¹r die verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung und -nutzung bereitzustellen, um die Entwicklung von Anwendungen zu unterst¨¹tzen.

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