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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 259 - 266 (8page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.6.259
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Edge Computing enables real-time big data processing by performing computing close to the physical location of the user or data source. However, in an edge computing environment, various situations that affect big data processing performance may occur depending on temporary service requirements or changes of physical resources in the field. In this paper, we proposed a BigCrawler system that dynamically configures the computing module and storage module according to the big data collection status and computing resource usage status in the edge computing environment. And the feature of big data processing workload according to the arrangement of computing module and storage module were analyzed.
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J. Wang / 2018 / Industrial Big Data Analytics : Challenges, Methodologies, and Applications / CoRR, arXiv : 1807. 01016
B. Duncan / 2017 / Enterprise security and privacy: Why adding IoT and big data makes it so much more difficult / International Conference on Engineering and Technology (ICET) :1~7
M. Caprolu / 2019 / Edge Computing Perspectives: Architectures, Technologies, and Open Security Issues / IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE) :116~123
Technology Roadmap of SME
Gigabyte / 2021 / Edge Server
B. Duncan / 2017 / Enterprise security and privacy: Why adding IoT and big data makes it so much more difficult / International Conference on Engineering and Technology (ICET) :1~7
M. Caprolu / 2019 / Edge Computing Perspectives: Architectures, Technologies, and Open Security Issues / IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE) :116~123
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