2020
A Cross-domain Comparative Study of Big Data Architectures
MACÁK, Martin; Mouzhi GE a Barbora BÜHNOVÁZákladní údaje
Originální název
A Cross-domain Comparative Study of Big Data Architectures
Autoři
MACÁK, Martin (703 Slovensko, domácí); Mouzhi GE (156 Čína, garant, domácí) a Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí)
Vydání
International Journal of Cooperative Information Systems, 2020, 0218-8430
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 1.286
Kód RIV
RIV/00216224:14610/20:00116297
Organizační jednotka
Ústav výpočetní techniky
UT WoS
000603594000001
EID Scopus
2-s2.0-85096046959
Klíčová slova česky
Big Data;Big Data architecture;cross-domain comparison;domain-specific architectures; architectural variety
Klíčová slova anglicky
Big Data;Big Data architecture;cross-domain comparison;domain-specific architectures; architectural variety
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 26. 4. 2021 18:33, RNDr. Martin Macák, Ph.D.
Anotace
V originále
Nowadays, a variety of Big Data architectures are emerging to organize the Big Data life cycle. While some of these architectures are proposed for general usage, many of them are proposed in a specific application domain such as smart cities, transportation, healthcare, and agriculture. There is, however, a lack of understanding of how and why Big Data architectures vary in different domains and how the Big Data architecture strategy in one domain may possibly advance other domains. Therefore, this paper surveys and compares the Big Data architectures in different application domains. It also chooses a representative architecture of each researched application domain to indicate which Big Data architecture from a given domain the researchers and practitioners may possibly start from. Next, a pairwise cross-domain comparison among the Big Data architectures is presented to outline the similarities and differences between the domain-specific architectures. Finally, the paper provides a set of practical guidelines for Big Data researchers and practitioners to build and improve Big Data architectures based on the knowledge gathered in this study.
Návaznosti
EF16_013/0001802, projekt VaV |
| ||
MUNI/A/1411/2019, interní kód MU |
|