انٹرنیٹ پر ڈیٹا منتقلی (IoT) سسٹمز میں بہتری لانے، دیر لگانے اور توانائی کو کم کرنے کے لیے ضروری ہے. اس مضمون میں ڈیٹا کی افادیت کے پیچھے بنیادی نظریات کا جائزہ لیا گیا ہے اور حقیقی دنیا کے اطلاقات کا جائزہ لیا گیا ہے جو ان اصولوں کو عمل میں ظاہر کرتے ہیں۔

ڈیٹا Optimization کے تدریسی فاؤنڈیشن ہیں۔

آئیو ٹی میں ڈیٹا فی کسشن میں ایسے تکنیک شامل ہیں جو ڈیٹا کی مقدار کو کم کرتے ہوئے ڈیٹا کی راستی اور درستی برقرار رکھتے ہیں۔ کلیدی نظریات میں ڈیٹا دباؤ، فیلڈنگ اور اصلاحی سملنگ شامل ہیں۔یہ طریقے بنگویڈتھ استعمال اور توانائی کے استعمال میں کمی کرنے میں مدد دیتے ہیں جو وسائل کے استعمال میں اہم ہیں۔

ڈیٹا کی تقسیم کے لئے تکنیک

آئیو ٹی سسٹمز میں ڈیٹا منتقلی کو بڑھانے کے لیے کئی تکنیکیں کام کی جاتی ہیں:

  • ] عطاتا دباؤ : منتقلی سے پہلے ڈیٹا کی مقدار کو کم کرتا ہے۔
  • Edge Compting: [1] [2] ڈیٹا مقامی طور پر صرف متعلقہ معلومات بھیجنے کے لیے.
  • Adaptive سمپلنگ: [حوالہ درکار] ڈیٹا جمع کرنے والے مواد کو نظام کی ضروریات پر مبنی معلوماتی مواد فراہم کرتا ہے۔
  • ] عطاٹا فیلڈنگ: ماخذ پر غیر ضروری اعداد و شمار۔

حقیقی-world اطلاقیہ

مثال کے طور پر ، سُست زراعت میں سینسر صرف مٹی کی کمی اور درجہ حرارت سے متعلق اہم معلومات کو منتقل کرتے ہیں ، صحت کی دیکھ‌بھال میں قابلِ‌رسائی آلات کا استعمال کرتے ہیں تاکہ ڈیٹا مقامی طور پر صحت کے بارے میں معلومات کو کم کریں ۔

اسی طرح اسمارٹ شہروں میں ٹریفک سینسر فیلڈ اور انفنٹری ڈیٹا کو بھی شامل کیا جاتا ہے تاکہ وہ برقی رابطہ نیٹ ورک کے بغیر حقیقی وقت کی تجدید فراہم کرسکیں۔یہ اطلاقات مختلف ماحول میں ڈیٹا منتقلی کے عملی فوائد ظاہر کرتے ہیں۔