DASTData: a Fog-Cloud model for distributed storage and traceability of IoT data in Smart Cities (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.