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首页> 外文会议>International Conference on Computing for Sustainable Global Development >GeoBD2: Geospatial Big Data Deduplication Scheme in Fog Assisted Cloud Computing Environment
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GeoBD2: Geospatial Big Data Deduplication Scheme in Fog Assisted Cloud Computing Environment

机译：Geobd2：雾辅助云计算环境中的地理空间大数据重复数据删除方案

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With the speedy expansion of Internet of Spatial Things, the enormous volume of geospatial big data is produced by the IoT devices. It gives rise to the new challenges for real time geospatial data processing and storing of reliable data in cloud system. The traditional geospatial cloud computing system is not efficient enough to process large volumetric of concurrent geospatial data. Consequently, fog assisted cloud computing environment has come into picture for achieving secure geospatial big data deduplication scheme. In this paper, we introduce a novel scheme GeoBD2 which defines the geo-deduplication structure to build an efficient geospatial bigdata deduplication scheme on fog assisted cloud computing framework. It also regulates which fog node needs to be traversed to investigate duplicate geospatial data rather than to traverse all the fog nodes. This can substantially enhance the efficiency of geospatial big data deduplication in fog assisted cloud environment. It also executes the performance analysis of the proposed scheme. By the experimental results, it is found that the proposed scheme has minimum overhead cost than the existing big data deduplication scheme.
机译：随着空间互联网的速度迅速扩展，IOT设备产生了巨大的地理空间大数据。它导致了云系统中实时地理空间数据处理和存储可靠数据的新挑战。传统的地理空间云计算系统不足以处理大容量的并发地理空间数据。因此，雾辅助云计算环境已经进入了实现安全地理空间大数据重复数据删除方案的图片。在本文中，我们介绍了一部小说方案Geobd 2 这定义了地理重复数据删除结构，以在雾辅助云计算框架上构建高效的地理空间大数据重复数据删除方案。它还调节需要遍历哪个雾节点以调查重复的地理空间数据，而不是遍历所有雾节点。这可以大大提高雾辅助云环境中地理空间大数据重复数据删除的效率。它还执行所提出的方案的性能分析。通过实验结果，发现所提出的方案具有比现有的大数据重复数据删除方案最小的开销成本。

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