Uma Arquitetura de Microsserviços para Detecção de Anomalias em Dados de Mobilidade Urbana Heterogêneos

Authors

  • André Neves Prestes Universidade Federal do Espírito Santo
  • Marco A. Thomé Universidade Federal do Espírito Santo
  • Roberta Lima Gomes Universidade Federal do Espírito Santo
  • Vinícius F. S. Mota Universidade Federal do Espírito Santo https://orcid.org/0000-0002-8341-8183

Keywords:

Mobilidade urbana, detecção de anomalia, dados heterogêneos

Abstract

A adoção de plataformas colaborativas tem crescido de forma que agentes públicos buscam cada vez mais parcerias com estes provedores de informação. Dados de câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para o gerenciamento de cidades inteligentes, como na detecção de eventos atípicos no trânsito, por exemplo. Este trabalho apresenta um arcabouço que utiliza fontes heterogêneas para detecção de eventos anômalos de tráfego. O arcabouço é responsável por coletar dados, filtrar e agrupá-los, e a partir destes grupos, detectar e visualizar anomalias em tempo real. Neste trabalho, propomos a utilização de microsserviços para executar cada componente do framework. Como estudo de caso, a arquitetura proposta é utilizada para detectar anomalia nos dados de mobilidade urbana, da cidade Vitória-ES, baseado em dados da Prefeitura e do Twitter.

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Biografia do Autor

André Neves Prestes, Universidade Federal do Espírito Santo

André Neves Prestes é aluno de Ciência da Computação. 

Vinícius F. S. Mota, Universidade Federal do Espírito Santo

Vinícius F. S Mota é professor adjunto do Departamento de Informática (DI) e membro do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Espírito Santo. Ele doutorado em Ciência da Computaçãi (2015) pela Universidade Federal de Minas Gerais, e também, um doutorado internacional em conjunto. da Université Paris-Est. É bacharel em Ciência da Computação pela Univesidade Federal de Ouro Preto. Seus interesses de pesquisa são computação urbana, Internet of Thing e redes móveis de última geração.

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Published

2022-06-14

Como Citar

Neves Prestes, A. ., A. Thomé, M., Lima Gomes, R., & F. S. Mota, V. (2022). Uma Arquitetura de Microsserviços para Detecção de Anomalias em Dados de Mobilidade Urbana Heterogêneos. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 20(2). Recuperado de https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2329

Issue

Section

Edição Especial: WTG/SBRC