Developing scalable data warehouse with big data requirements
Büyük veri gereksinimleriyle ölçeklenebilir veri ambarının geliştirilmesi
- Tez No: 846994
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE BULUT YILGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Veri oluşturan sistemlerin sayısı artmaya devam ettikçe, algoritmaların ölçeğini artırma veya azaltma yeteneği, verilerin doğru yönetimi açısından hayati önem taşıyor. Bu,“Büyük Veri”olarak bilinen araştırma ve geliştirme hareketi tarafından anılmaktadır. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü, büyük veriyi“etkili depolama, manipülasyon ve analiz için ölçeklenebilir bir mimariye ihtiyaç duyan, esas olarak hacim, çeşitlilik, hız ve/veya değişkenlik niteliklerinde geniş veri kümelerinin bir koleksiyonu”olarak tanımlamaktadır. Bu tez, büyük veri analitiği için dağıtılmış, ölçeklenebilir depolama sistemi tabanlı bir platform geliştirmektir. Bu, düşük gecikme süresi, büyük ölçeklenebilirlik ve hata toleransı elde etmeyi mümkün kılacaktır.
Özet (Çeviri)
As the number of systems that create data continues to increase, the ability of algorithms to scale up or down is crucial for the proper management of data. This is referred to by the research and development movement known as“Big Data.”The National Institute of Standards and Technology defines big data as“a collection of vast datasets principally in the qualities of volume, variety, velocity, and/or variability that need a scalable architecture for effective storage, manipulation, and analysis”The primary purpose of this thesis is to develop a distributed scale-out storage system-based platform for big data analytics. This will make it possible to achieve low latency, massive scalability, and fault tolerance.
Benzer Tezler
- Privacy preserving data sharing
Başlık çevirisi yok
FATİH EMEKCİ
Doktora
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California Santa BarbaraPROF. AMR EL ABBADİ
PROF. DİVYAKANT AGRAWAL
PROF. SUBASH SURİ
- Anlamsal web için kural tabanlı bir melez çıkarsama yöntemi
A hybrid rule based reasoning algorithm for semantic web
ÖVÜNÇ ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Towards unifying mobility datasets
Mobil veri kümelerini birleştirmeye doğru
FUAT BASIK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Bulut sistemlerde görev çizelgeleme problemlerine metasezgisel bir çözüm modelinin geliştirilmesi
Developing a metaheuristic solution model to task scheduling problems in cloud systems
MÜCAHİT BÜRKÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNGÖR YILDIRIM
- Sınır güvenliği için büyük veri teknik ve teknolojileri ile boru hattı tasarımı
Designing a pipeline with big data techniques and technologies for border security
FATİH AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN ÇETİN