Применение облачных вычислений для анализа данных большого объема в умных городах

В этой статье рассматривается вопрос применения анализа данных большого объема с использованием облачных вычислений для решения задач анализа дорожного траффика в контексте «умных» городов. Предложенное решение базируется на модели параллельных вычислений MapReduce, реализованной на платформе Hadoop. Анализируются два экспериментальных случая: оценка качества общественного транспорта на основе анализа истории местоположения автобусов, и оценка мобильности пассажиров при помощи анализа истории покупок билетов с транспортных карт. Оба эксперимента используют реальную базу данных системы общественного транспорта Монтевидео в Уругвае. Результаты эксперимента показали, что рассмотренная модель действительно позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных.