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dc.contributor.authorThiam, Moustapha
dc.date.accessioned2023-11-29T08:55:30Z
dc.date.available2023-11-29T08:55:30Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://rivieresdusud.uasz.sn/xmlui/handle/123456789/1876
dc.description.abstractL’être humain a besoin de se nourrir du jour au lendemain, depuis longtemps il le fait grâce à l’agriculture, qui est devenu de nos jours plus intelligente. Avec l’augmentation rapide de la population mondiale, atteindre l’autosuffisance alimentaire est devenue un véritable défi à relever dans certains pays africains. Par conséquent faire de telle sorte que l’agriculture va à une vitesse éclaire serai un véritable exploit pour les agriculteurs. De nombreux chercheurs ont essayé de porter leurs connaissances sur l’agriculture intelligente. Des travaux importants ont été réalisés dans les domaines des réseaux de capteurs sans fil (WSN), du cloud Computing, du Fog Computing et de l'Internet des objets (IoT) pour faciliter les progrès des services de l’agriculture. Et pour appliquer le Fog dans cette domaine agricole nous avons jugé nécessaire de porter notre travail sur ce sujet. Au moment même l’utilisation de la bande passante et la latence sont les préoccupations les plus importantes dans les applications basées sur le Cloud, y compris l’agriculture intelligente. Le Fog Computing, qui consiste à amener les ressources informatiques du nuage à proximité de la périphérie du réseau, permet non seulement de résoudre le problème de latence et de la bande passante, mais apporte également des améliorations significatives, telles que la mise à l'échelle à la demande, la mobilité des ressources et la sécurité. Après avoir démontrer les avantages du Fog, nous allons simuler dans ifogsim notre travail et nous allons vous montrer nos implémentations avec les microcontrôleurs et les résultats sur la latence et sur l’utilisation du réseau (la bande passante) sont plus économique sur l’architecture basée au niveau du Fog plutôt sur celle du Cloud.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectFog Computingen_US
dc.subjectIfogsimen_US
dc.subjectLatenceen_US
dc.subjectClouden_US
dc.subjectIoTen_US
dc.titleIntégration du fog computing et du cloud aux données IoT : comparaison du temps de latence et du stockage sur ifogsim et raspberry pi.en_US
dc.typeMémoireen_US
dc.territoireRégion de Ziguinchoren_US


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