Stormsom: clusterização em tempo-real de fluxos de dados distribuídos no contexto de BigData

• Main Author: LIMA, João Gabriel Rodrigues de Oliveira
• Other Authors: SANTANA, Ádamo Lima de
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Pará 2017
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE; Mineração de dados (Computação); Redes neurais (Computação); Processamento eletrônico de dados em tempo real; Algoritmos de computador; BigData; Banco de dados relacionais; Cluster (Sistema de computador); Stream (Sistema de computador)
• Online Access: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7487

Submitted by camilla martins ([e-mail]) on 2017-01-27T16:34:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_StormsomClusterizacaoTempo-Real.pdf: 1081222 bytes, checksum: 30261425224872c11433d064abb4a2d8 (MD5) === Approved for entry into archive by Edisangela Bastos ([e-mail]) on 2017-01-30T13:30:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_StormsomClusterizacaoTempo-Real.pdf: 1081222 bytes, checksum: 30261425224872c11433d064abb4a2d8 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-01-30T13:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_StormsomClusterizacaoTempo-Real.pdf: 1081222 bytes, checksum: 30261425224872c11433d064abb4a2d8 (MD5) Previous issue date: 2015-08-28 === Cresce cada vez mais a quantidade de cenários e aplicações que algoritmo necessitam de processamento e respostas em tempo real e que se utilizam de modelos estatísticos e de mineração de dados a fim de garantir um melhor suporte à tomada de decisão. As ferramentas disponíveis no mercado carecem de processos computacionais mais refinados que sejam capazes de extrair padrões de forma mais eficiente a partir de grandes volumes de dados. Além disso, há a grande necessidade, em diversos cenários, que o os resultados sejam providos em tempo real, tão logo inicie o processo, uma resposta imediata já deve estar sendo produzida. A partir dessas necessidades identificadas, neste trabalho propomos um processo autoral, chamado StormSOM, que consiste em um modelo de processamento, baseado em topologia distribuída, para a clusterização de grandes volumes de fluxos, contínuos e ilimitados, de dados, através do uso de redes neurais artificiais conhecidas como mapas auto-organizáveis, produzindo resultados em tempo real. Os experimentos foram realizados em um ambiente de computação em nuvem e os resultados comprovam a eficiência da proposta ao garantir que o modelo neural utilizado possa gerar respostas em tempo real para o processamento de Big Data.