Smart cities increased residents’ quality of life through utilizing networking, information technology, and better data management in the advancing age. The development of big data analytics, cloud computing. IoT technology development (IoT) played a significant role in the workability of intelligent city programs. It reduces the expense and use of resources and improves their use. Efficient data collection, storage, analysis, and service are essential factors for prosperous, intelligent cities. Hence, in this paper, the integration and role of Big data, Cloud, and IoT technologies (BIC) concerning the smart city are examined. This paper deliberated critical ideas and programs for the intelligent community where the BIC improves innovative city applications’ services efficiency. Various smart cities’ problems were addressed in conjunction with Big Data, cloud computing, and IoT. Finally, this study assessed the system with efficiency in terms of processing time and throughput. The period of processing is when a customer places a request, and the company fulfills the item. The efficiency of processes is “the sum of effort or input to generate the output of your company.” For example, if a single pack of gum requires 300 staff, the process efficiency is terrible. And they need to quit the production company for gum. The experimental results show that the proposed BIC model enhances the determination of efficiency ratio of 90.2%, the time consumption ratio is 90%, throughput is 87%, resource utilization is 89%, and the overall performance analysis ratio of 89.3% when compared to other existing approaches.

智慧城市通过利用网络、信息技术和更好的数据管理来提高居民的生活质量。大数据分析、云计算的发展。物联网技术发展 (IoT) 在智慧城市项目的可操作性方面发挥了重要作用。它减少了资源的费用和使用，并改善了它们的使用。高效的数据收集、存储、分析和服务是繁荣、智慧城市必不可少的因素。因此，在本文中，研究了大数据、云和物联网技术 (BIC) 在智慧城市中的集成和作用。本文探讨了 BIC 提高创新城市应用服务效率的智能社区的关键思想和方案。结合大数据、云计算和物联网解决了各种智慧城市的问题。最后，本研究在处理时间和吞吐量方面评估了系统的效率。处理期间是客户提出请求，公司完成该项目的时间。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。云计算和物联网。最后，本研究在处理时间和吞吐量方面评估了系统的效率。处理期间是客户提出请求，公司完成该项目的时间。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。云计算和物联网。最后，本研究在处理时间和吞吐量方面评估了系统的效率。处理期间是客户提出请求，公司完成该项目的时间。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。该研究评估了系统在处理时间和吞吐量方面的效率。处理期间是客户提出请求，公司完成该项目的时间。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。该研究评估了系统在处理时间和吞吐量方面的效率。处理期间是客户提出请求，公司完成该项目的时间。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。流程的效率是“产生公司产出的努力或投入的总和”。比如一包口香糖需要300人，流程效率就很糟糕。他们需要退出口香糖的生产公司。实验结果表明，所提出的BIC模型提高了90.2%的确定效率比、90%的时间消耗比、87%的吞吐量、89%的资源利用率和89.3%的综合性能分析比。其他现有方法。