Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phát triển nền tảng tích hợp phân tích dữ liệu dòng

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng và sự phát triển của các đô thị thông minh trên toàn cầu, đặc biệt tại Việt Nam, các hệ thống camera giám sát an ninh và giao thông đã trở thành thành phần thiết yếu. Những hệ thống này liên tục tạo ra một lượng lớn và phức tạp các loại dữ liệu dòng từ vô số cảm biến. Các kiến trúc xử lý dữ liệu truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đối phó với quy mô và yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực của thông tin này. Nhận thức được nhu cầu cấp thiết đó, nghiên cứu này hướng đến phát triển một nền tảng tích hợp phân tích dữ liệu dòng nhằm xử lý, lưu trữ và khai thác hiệu quả các tập dữ liệu động, góp phần quan trọng vào xây dựng và vận hành các hệ thống giao thông thông minh trong đô thị thông minh.

Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, Đô thị thông minh, Hệ thống thông tin, Kỹ sư phần mềm, chuyên gia quản lý giao thông và các nhà hoạch định chính sách đô thị.

Luận văn này giải quyết thách thức phức tạp trong việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn do các hệ thống giao thông thông minh tạo ra trong khuôn khổ các đô thị thông minh. Nghiên cứu đề xuất và phát triển một nền tảng tích hợp được thiết kế đặc biệt cho việc phân tích dữ liệu dòng trong thời gian thực. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu sâu rộng các giải pháp lưu trữ dữ liệu, nổi bật là kiến trúc Data Lakehouse và các công nghệ xử lý dữ liệu lớn tiên tiến. Một khía cạnh trọng tâm là hiện thực hóa một hệ thống mạnh mẽ có khả năng lưu trữ và xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu đo đếm phương tiện giao thông. Hơn nữa, nghiên cứu khám phá và áp dụng thuật toán Support Vector Regression để phát triển mô hình dự báo lưu lượng giao thông ngắn hạn, nâng cao năng lực dự đoán cho quản lý giao thông đô thị. Nền tảng tận dụng các công nghệ phân tán như Apache Kafka cho việc tiếp nhận dữ liệu đáng tin cậy và Apache Spark cho xử lý dữ liệu hiệu suất cao, từ đó giải quyết các đặc tính '5V' (Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) vốn có trong dữ liệu giao thông hiện đại. Cách tiếp cận tích hợp này mang lại giá trị đáng kể trong việc cải thiện quản lý giao thông, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và hỗ trợ ra quyết định chủ động trong môi trường đô thị.