Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/13422
Πλήρες αρχείο μεταδεδομένων
Πεδίο DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Γκολέμης Ευάγγελος | |
dc.date.accessioned | 2018-07-23T09:09:55Z | - |
dc.date.available | 2018-07-23T09:09:55Z | - |
dc.date.issued | 2017-5-7 | |
dc.date.submitted | 2017-4-3 | |
dc.identifier.uri | http://artemis-new.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/13422 | - |
dc.description.abstract | Στη σύγχρονη εποχή παράγονται συνεχώς δεδομένα σε μεγάλο όγκο και οι ρυθμοί παραγωγής αυξάνονται καθημερινά. Είναι λογικό, λοιπόν, να δημιουργείται η ανάγκη της άμεσης εξαγωγής χρήσιμης πληροφορίας και συμπερασμάτων από το σύνολο των παραγόμενων δεδομένων.Η επεξεργασία ροών δεδομένων είναι ένα μοντέλο επεξεργασίας που καλύπτει την παραπάνω ανάγκη. Τα δεδομένα μοντελοποιούνται ως συνεχόμενες ροές και η επεξεργασία τους διαιρείται σε επεξεργαστικά στάδια. Έχουν δημιουργηθεί αρκετά συστήματα επεξεργασίας ροών δεδομένων. Στην παρούσα διπλωματική θα χρησιμοποιήσουμε το Apache Storm.Ανεξάρτητα από το σύστημα που χρησιμοποιείται, η βελτιστοποίηση των επιδόσεων των εφαρμογών είναι ο πιο σημαντικός στόχος. Αυτός θα είναι και ο στόχος της διπλωματικής, η ανάπτυξη συστήματος που θα βελτιστοποιεί τις επιδόσεις μιας εφαρμογής στο σύστημα κατανεμημένης επεξεργασίας ροών δεδομένων Storm. Πιο συγκεκριμένα, θα δέχεται μια εφαρμογή και θα παρέχει τις κατάλληλες παραμέτρους παραλληλίας.Στα πλαίσια της διπλωματικής θα αναπτύξουμε δύο μηχανισμούς που θα έχουν τον ίδιο στόχο όπως τον παρουσιάσαμε παραπάνω, αλλά θα είναι διαφορετικοί δομικά και θα προσφέρουν διαφορετικού είδους πλεονεκτήματα ο καθένας. Ο πρώτος θα είναι ένας "dynamic" μηχανισμός, θα τρέχει παράλληλα(online) με την εφαρμογή για να βελτιστοποιήσει τις επιδόσεις της και θα παρέχει elasticity. Ο δεύτερος θα είναι ένας "static" μηχανισμός που θα περνάει από ένα machine learning στάδιο και θα μπορεί να παρέχει άμεσα και σε ένα βήμα τη βέλτιστη λύση. | |
dc.language | Greek | |
dc.subject | επεξεργασία ροών δεδομένων | |
dc.subject | παράλληλα συστήματα | |
dc.subject | κατανεμημένα συστήματα | |
dc.subject | υπολογιστικό νέφος | |
dc.subject | μαζικά δεδομένα | |
dc.subject | μηχανική μάθηση | |
dc.subject | ελαστικότητα | |
dc.subject | stream processing | |
dc.subject | distributed systems | |
dc.subject | parallel systems | |
dc.subject | cloud | |
dc.subject | apache storm | |
dc.subject | big data | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | elasticity | |
dc.title | Αυτόματη Παροχή Πόρων Στο Περιβάλλον Κατανεμημένης Επεξεργασίας Storm | |
dc.type | Diploma Thesis | |
dc.description.pages | 87 | |
dc.contributor.supervisor | Κοζύρης Νεκτάριος | |
dc.department | Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής & Υπολογιστών | |
dc.organization | ΕΜΠ, Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών | |
Εμφανίζεται στις συλλογές: | Διπλωματικές Εργασίες - Theses |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|
DT2017-0080.pdf | 3.27 MB | Adobe PDF | Εμφάνιση/Άνοιγμα |
Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.