Bölümleme Algoritmaları ile Veri Tekilleştirme
Data deduplication with chunking algorithms
- Tez No: 507526
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİ GÜLDOĞAN, PROF. DR. FATMA ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez kapsamında öncelikle yukarıda özetlenmiş olan veri tekilleştirmenin tanımlanması ile kullanıldığı lokasyona bağlı yöntemler ve veriyi işleme açısından kullanılan teknikler ele alınacaktır. Tekilleştirme işlemlerinin en önemli ve zaman alan kısmı olarak bölümleme kavramı detaylı olarak incelenecektir. Bu bağlamda tekilleştirme ile depolama alanından tasarruf edilebilmesi için blok ve dosya bazında bölümleme işlemlerinin nasıl uygulanıldığından bahsedilecektir. Bununla ilgili kullanılan BSW ve TTTD algoritmalarının işleyişi incelenerek, algoritmaların avantaj ve dezavantajları değerlendirilikten sonra, alternatif çözümlere yer verilecektir. Seknronizasyon işlemlerinde kullanılan önemli algoritmaların işleyişi incelenerek bölümleme çalışmaların bir uygulamasının bulunduğu senkronizasyon aracı olan Syncany ile örneklendirilmesi sağlanacaktır. Örneklendirmeler farklı işletim sistemlerine sahip aygıt ile çeşitli dosyaların senkronizasyonunun sağlanması ve bu senkronizasyon işleminin örnek olarak istemci tarafında gerçekleştirilmesi ile gözlemlenecektir.
Özet (Çeviri)
In the thesis, first of all, the definition of data deduplication summarized above and the methods used in terms of location processing and data processing will be discussed. The concept of chunking will be examined in detail as the most important and time consuming part of the deduplication process. In this context, it will be explained how block and file-based chunking are applied so that deduplication can save storage space. We will examine the operation of the BSW and TTTD algorithms, and discuss the advantages and disadvantages of the algorithms and then discuss alternative solutions. By studying the operation of the important algorithms used in the synchronization processes, it will be exemplified by Syncany, the synchronization tool in which an application of the chunking works is found. Sampling will be handled by synchronizing the various files with the device having different operating systems, and by performing this synchronization on the client side as an example.
Benzer Tezler
- Vekil sunucu verisi üzerinde veri madenciliği ile kullanıcı sorguları kümelemesi
Mining proxy log data for clustering user queries
MUSTAFA KORAY AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Veri tabanlı pazarlama ve makine öğrenmesi ile pazarlama stratejilerinin belirlenmesi, pizza firması örneği
Determining marketing strategies with database mareting and machine learning, pizza company case
BERK ORKUN KOCA
- Veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinin veri bilimi anketi veri seti ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of data mining classification methods with data science survey data set
ELVAN KÜBRA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARAFAT ŞENTÜRK
- Object segmentation and tracking in digital image with active contour model and heuristic method
Aktif kontur modeli ve sezgisel yöntem ile dijital görüntüde nesne bölümleme ve izleme
OMAR MOHAMMED NSAIF AL-QARAGHULI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Derin öğrenme yaklaşımı ile protein reprezantasyonunu temel alan yeni bir varyant etki tahmin modeli
A novel variant effect prediction model based on protein representation with deep learning architecture
GÜLBAHAR MERVE ŞILBIR
Doktora
Türkçe
2024
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇİN KURT