(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2023)
Neste trabalho eÌ apresentada uma solucÌ§aÌƒo para armazenamento distribuiÌdo de dados em Smart Cities. AtraveÌs de uma arquitetura Edge-Fog-Cloud que particiona os dados atraveÌs da teÌcnica Sharding, eÌ proposto um modelo hieraÌrquico que manipula dados IoT gerados por Smart Cities. O problema estaÌ relacionado com as abordagens utilizadas para promover um ambiente integrado. Trabalhos relacionados tendem a utilizar abordagens focadas em nuvem que geram altas taxas de lateÌ‚ncia, e os que utilizam Fog Computing utilizam apenas a camada como middleware, naÌƒo explorando maiores possibilidades de uso. Nesse contexto, este trabalho apresenta o modelo DASTData que visa possibilitar menores taxas de lateÌ‚ncia, mais segurancÌ§a de dados, toleraÌ‚ncia a falhas, alta disponibilidade e consultas simultaÌ‚neas para promover uma melhor experieÌ‚ncia no gerenciamento e disponibilidade de dados em cidades inteligentes. AleÌm disso, nossa contribuicÌ§aÌƒo para a literatura, estaÌ relacionada aÌ€ proposicÌ§aÌƒo de uma arquitetura focada em possibilitar a rastreabilidade de usuaÌrios que possuem um comportamento moÌvel na cidade, proporcionando a capacidade de analisar padroÌƒes e ocorreÌ‚ncias atraveÌs da consolidacÌ§aÌƒo de dados de um ou mais indiviÌduos. Nos resultados obtidos atraveÌs dos testes realizados neste trabalho, observa-se que em consultas o DASTData eÌ ateÌ 73% mais eficiente.