Julkiset pilvialustat IoT-datan keruussa
Pilvialustat tarjoavat hyvän pohjan kehittää sovelluksia, jotka hyödyntävät IoT-laitteita ja niillä kerättyä dataa. Tässä tutkimuksessa tutustutaan kolmeen julkiseen pilvialustaan IoT-laitteilla tapahtuvan datan keruun näkökulmasta. Pilvialustat ovat Amazonin AWS, Microsoftin Azure ja Googlen Cloud Platform. Tutkimuksessa myös vertaillaan pilvialustojen omaksuttavuutta sekä niiden tarjoamia työkaluja. Mikään alustoista ei ole yksiselitteisesti muita parempi, vaan niiden vahvuudet vaihtelevat työkalujen välillä. IoT-laitteiden kanssa kommunikointi sekä datan keruu ja tallennus onnistuvat kuitenkin kaikilla pilvialustoilla. Cloud platforms offer a good basis for developing applications that utilize IoT devices and the data they collect. This study explores three public cloud platforms from the perspective of data collection from IoT devices. The cloud platforms are Amazon's AWS, Microsoft's Azure and Google's Cloud Platform. The study also compares the adoptability of the cloud platforms and the tools they offer. None of the platforms is unequivocally better than the others, but their strengths vary between their tools. Communicating with IoT devices as well as data collection and storage can be done on all cloud platforms.
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Pro gradu -tutkielmat [29743]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Pilvialustat IoT havainnointidatan käsittelyssä
Raudas, Antero (2022)Tässä työssä tutustutaan pilvipalveluiden ja IoT mittalaitteiden yhteistoimintaan. Työssä luodaan katsaus kolmeen tunnettuun mittalaitteiden käyttämään verkkoteknologiaan, ja seitsemään suosittuun kaupalliseen ja avoimen ... -
Cloud Asset Identification Strategy
Jolkkonen, Tomi (2022)Tietojen ja datan suojaaminen on kriittinen toimenpide, olitpa sitten yksityishenkilö tallentamassa kuvia ja ajamassa älykästä autoa tai yritys tekemässä varmuuskopioita ja käyttämässä pilvilaskentaa. Tänä päivänä lähes ... -
IoT -based adversarial attack's effect on cloud data platform services in a smart building context
Vähäkainu, Petri; Lehto, Martti; Kariluoto, Antti (Academic Conferences International, 2020)IoT sensors and sensor networks are widely employed in businesses. The common problem is a remarkable number of IoT device transactions are unencrypted. Lack of correctly implemented and robust defense leaves the organization's ... -
Adversarial Attack’s Impact on Machine Learning Model in Cyber-Physical Systems
Vähäkainu, Petri; Lehto, Martti; Kariluoto, Antti (Peregrine Technical Solutions, 2020)Deficiency of correctly implemented and robust defence leaves Internet of Things devices vulnerable to cyber threats, such as adversarial attacks. A perpetrator can utilize adversarial examples when attacking Machine ... -
Towards Liquid AI in IoT with WebAssembly : A Prototype Implementation
Kotilainen, Pyry; Heikkilä, Ville; Systä, Kari; Mikkonen, Tommi (Springer, 2023)An Internet of Things (IoT) system typically comprises numerous subsystems and devices, such as sensors, actuators, gateways for internet connectivity, cloud services, end-user applications, and analytics. Currently, these ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.