Tipo:	Dissertação
Fecha de publicación :	28-ago-2015
Autor(es):	LIMA, João Gabriel Rodrigues de Oliveira
Primer Orientador:	SANTANA, Ádamo Lima de
Primer Coorientador:	CARDOSO, Diego Lisboa
Título :	Stormsom: clusterização em tempo-real de fluxos de dados distribuídos no contexto de BigData
Citación :	LIMA, João Gabriel Rodrigues de Oliveira. Stormsom: clusterização em tempo-real de fluxos de dados distribuídos no contexto de BigData. Orientador: Ádamo Lima de Santana; Coorientador: Diego Lisboa Cardoso. 2015. 61 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica.) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2015. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7487. Acesso em:.
Resumen:	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.
Palabras clave :	Mineração de dados (Computação) Redes neurais (Computação) Computação em fluxo Stream (Sistema de computador) Banco de dados relacionais Cluster (Sistema de computador) Stream computing Neural network Data mining BigDATA
CNPq:	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
País:	Brasil
Editorial :	Universidade Federal do Pará
Sigla da Instituição:	UFPA
Instituto:	Instituto de Tecnologia
Programa:	Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights:	Acesso Aberto
Aparece en las colecciones:	Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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