INTERNET OF THINGS (IoT) is the population of `things` which is embedded with electronics, sensors, software, actuators, and tunneled into the internet to retrieve and transfer data with each other [1] and also has been hyped for years, and takes so many thing's places in everywhere and makes many things easily and remotely controllable with smart automations. Human role in such areas are about to be vanished and sensors, actuators, gateways take over the workloads from human-being by generating the values which are desired to be measured, and transferring them within the network. They also take decisions with some preset rules, artificial intelligence or machine learning methods on behalf of humans. Edge computing (a.k.a Dew Computing) became a vital as there is a huge amount of requirement of low-latency, extra resources, network restrictions, loose connections, real-time decisions, etc. In quick service restaurants, many waste management and service optimizations are human or paper-based which contains pre-calculated or pre-simulated values. In this thesis, we propose an IoT architecture for quick service restaurants with some both general and sector-specific improvements in terms of either hardware and software such as battery-life, performance, latency, security, in-place accessibility and describe various edge computing applications including processing the sensor values, extracting meaningful information, providing data integrity and more importantly learning the data patterns to present predictions, create alerts, or make some intelligent decisions to provide waste minimization and service optimization.

Nesnelerin Interneti; elektronik cihazlar, yazılımlar, sensörler, işleticiler ile gömülü nesneler topluluğudur ve internet üzerinden birbirleri arasında veri alışverişi yaparlar. Yıllardır fazlasıyla trend olan bir konu olup bir çok yerde bir çok şeyin yerini almış ve bunları daha kolay ve akıllı otomasyonlarla uzaktan kontrol edilebilir hale getirmiştir. Bu gibi yerlerde insanın rolü gitgide yok olmakta ve sensörler, işleticiler, geçit cihazları bu yükü insanlardan alıp ölçülmesi istenen değerleri otomatik olarak ölçüp bunu ağ içerisinde iletebilir duruma geçmektedir. Bu cihazlar bazı ön-tanımlı kurallar, yapay zeka ve makine öğrenme yöntemleriyle insanların yerine karar alabilirler. Uç hesaplama; (çiy hesaplama) düşük gecikme, ekstra kaynak, ağ kısıtları, problemli bağlantı ortamları ve gerçek zamanlı karar verme ihtiyaçları sebebiyle bu alanın vazgeçilmezi haline gelmiştir. Hızlı servis restoranlarında, bir çok atık yönetimi ve hizmet optimizasyonları insanlar ya da önceden hesaplanıp, simüle edilmiş kağıt üstü bilgiler tarafından yönetiliyor. Bu tez çalışmasında hızlı servis restoranları için, pil ömrü, performans, gecikme, güvenlik, yerinde erişilebilirlik gibi hem yazılım hem de donanımla ilgili sektör bazlı veya bazı genel iyileştirmeleri nesnelerin interneti mimarisi kurmak için göstereceğiz. Ayrıca atık azaltma ve hizmet optimizasyonu sağlayabilmek için uç hesaplama uygulaması olarak; sensor değerlerini işleyerek, anlamlı bilgiler çıkardıktan sonra veri bütünlüğü sağlayıp, hatta daha da önemlisi bu verilerin desenlerini öğrenip bir takım tahminler, alarmlar ve akıllı kararlar verilecektir.