A distributed shared memory framework for complex event processing in resource constrained IoT devices
Kısıtlı kaynağa sahip nesnelerin interneti sistemlerinde karmaşık görev işleme için dağıtık ve paylaşımlı bir bellek anaçatısı tasarımı
- Tez No: 949215
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA OVATMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 199
Özet
Günümüzde“Nesnelerin İnterneti”tabanlı teknolojiler sayesinde sensörler aracılığı ile çevreden veri toplanarak, toplanan bu veriler üzerinden farklı süreçlerin yürütülmesi sıklıkla karşılaşılan uygulama alanlarından biri olmuştur. 2025 itibari ile sayıları on milyarlar mertebelerine erişen bu cihazlar ile, hastanelerde sağlık takip ve acil durum alarmları, trafik kural ihlalleri, bina hırsız alarm sistemleri, doğadan sıcaklık, zararlı gaz partikül seviyeleri, nem ve su seviyesi gibi uygulamalar gerçekleştirilmektedir. Bu cihazlar sayesinde eskiden manuel yük gerektiren ve geç müdahale sonucu zarar verebilen çoğu durum önceden tespit edilebilir hale gelmiştir. Günümüzde teknolojik gelişmeler sonucu yaygınlaşan ve yetenekleri artan bu cihazlar sadece veri toplama görevi yapmakla kısıtlı kalmayıp, verileri işleme kabiliyeti de kazanmışlardır. Bu veri işleme yöntemlerinden bir tanesi de“karmaşık görev işleme”olarak görülmektedir. Karmaşık görev işleme kavramı, bu tez kapsamında, sensör verilerinin belirli farklı işlem aşamalarından geçirilip bir nihai tüketiciye ulaştırılmasını kapsayan süreçler olarak tanımlanmıştır. Bu süreçler çok farklı amaçlara hizmet edebilir, örneğin ses sinyallerindeki desibel değerleri bir ön kontrolden geçirilip, belirli sınırı aşan değerler için bir uyarı bildirimi yayınlanabilir. Bunu yanında ikinci bir görev aynı veriden sinyalin bir insan, araç ya da hayvana ait olup olmadığını tespit edebilir. Tek bir veri üzerinden işlem yapmanın yanında, birden fazla veriyi tek cihazdan geçirip, örneğin ağırlık ve havanın ısı değeri gibi, düşen ısı ve tespit edilen yüksek ağırlık sonucu eve bir hırsız girme ihtimali, veya cam açılmış olma ihtimali gibi sonuçlar çıkarılabilir. Karmaşık görevleri yürütecek olan nesnelerin interneti cihazları sayıları fazla olmasına karşın, tanımlı resmi regülasyonlara ve kurallara uyumlu olarak işlemek durumundadırlar. Bu kısıtlar tüm cihazlara eş iletişim hakkı sunulmasını sağlar ve belirli cihazların diğer işler için kullanılan ve kural koyucular tarafından kısıtlanan iletişim kanallarını kötü niyetli kullanmasını engeller. Bu tip bir durumda karmaşık görevleri çalıştıracak olan cihazlar çıktılarını ortak bir sunucuya aynı anda iletme şansı elde edemezler, bu sinyallerin çakışması ve belirtilen kuralların ihlali manasına gelebilmektedir. Bu tip bir durumda sunulan alternatif yöntemlerden bir tanesi bu cihazların kümelenmesi ve bu kümeden sadece belirli bir cihazın uzak noktaya verilerini iletmesidir. Burada belirlenen noktalardan veriyi toplama amacı için de, baz istasyonları ve yüksek irtifalı uçan araçlar kullanılabilmektedir. Tezin ilk çalışma konusu veri toplamaya yönelik revaçta olan“yüksek irtifa platform istasyonu”(High Altitude Platform Station) aracı ile literatürde daha önce yapılmamış bir simülasyon çalışması yürüterek, kural kısıtları altında, sensör sayısı ve sensörlerin dağılım alanı üzerinden başarılı iletişim miktarını tahmin edecek bir yapı sunmak olmuştur. Burada ayrıca kullanılan cihazların donanım profilleri dökümantasyonlardan referans alınarak kullanılan simülasyon aracında gelecek araştırmalarda kullanılmak üzere kodlanmış ve açık kaynaklı olarak sunulmuştur. Yüksek irtifalı cihazın sensörlerden veri toplamasını değerlendirme adına NS-3 adı verilen ve literatürde sıkça kullanılan bir network simülasyon aracı kullanılmıştır. İlgili araç üzerinde C++ kodu kullanılarak, uçan cihazın dolaşımı, nesnelerin interneti cihazları için aktif ve pasiflik periyotları, dökümanlardan alınan donanımsal mesaj gönderme süreleri ve benzeri diğer özellikler modellenmiştir. Sensörlerin veri gönderme periyotları regülasyonlar ele alınarak zaman dilimlerine dağıtılmış, ve bu senaryoda görev-periyotları, yüksek irtifali cihazın hareket hızı ve sensörlerin dağıtım alanları değiştirilerek, başarılı ve başarısız paket sayıları raporlanmıştır. Cihaz donanımsal özellikleri için RaspberryPi4B modeli referans alınmıştır. Sensörler iki farklı modda çalışmaktadır, uyku modunda minimal aktivite olurken, veri toplama ve veriyi yüksek irtifali cihaza gönderme modunda yüksek aktivite gerçekleşmektedir. Yüksek irtifali cihaza verinin iletilebilmesi adına uzun mesafe ve geniş alanlarda kullanılabilen LoRaWAN adlı iletişim protokolü kullanılmıştır. Tezde dış etkenler, yağmur, vahşi hayvan gibi etkenlerin olmadığı varsayılmıştır. LoRaWAN protokolünün uzun mesafe kabiliyeti kullanılarak simülasyonda sinyal mesafesi olarak 5 km ve 30 km arası sinyal mesafeleri için deneyler yapılmıştır. Ayrıca uzun mesafede önemli parametrelerden birisi olan yol kaybı modeli için literatürde daha önce 30 km için yapılmış olan bir çalışmadan parametreler referans alınmıştır. İrtifali cihazın hızı 6.25 m/s ve 25 m/s arasında alınmıştır. Sensörler 10 km ve 30 km arası farklı yarıçaplı alanlara dağıtılmış ve 15 ile 150 arasında sensör ilgili alana normal dağılım ile dağıtılmıştır. Cihazların görev periyotları azaltıldığında, sinyallerin daha fazla çakıştığı gözlemlenmiştir. Cihazların dağılım yarıçapları azaltıldığında gene sinyallerin daha fazla çakıştığı ve başarılı paket sayısının azaldığı gözlemlenmiştir. Diğer bir deneyde, sensörler bir çembere değil de, yüksek irtifali cihazın yönergesi üzerinde geniş bir alana dağıtılmıştır. Yapılan deneyler sonucu her bir parametrenin farklı etkileri olduğu gözlemlenmiştir. Örnek bir çıktıda 135.0 saniye görev periyodu, 12 m/s HAPS hızı ve 30 km sensör dağılımında, 100 adet sensör ile en yüksek performansın elde edildiği görülmüştür. Diğer bir açıdan aynı senaryoda görev periyodu 105.0 saniyeye düşürüldüğünde, 75 ile 100 adet sensör sayısının benzeri performans çıktısı sunduğu görülmüştür. Buna benzer şekilde, parametreler değiştiğinde sonuçlar ve optimal noktalar da değişmektedir. Elde edilen sonuçlardaki görev periyodu, cihaz hızı ve sensör sayılarının birbirleri ile ilişkileri üzerinden, tahmini başarılı paket sayısını sunacak bir fonksiyon çıkarılmıştır. Simülasyon sonuçları ile fonksiyon çıktıları arasında korelasyona bakıldığında, sinyal çakışmasının sık olduğu durumlar için korelasyonun 40% gibi düşük bir oranda olduğu, çakışmaların çok olmadığı senaryolar için ise 70% ve üzeri korelasyon elde edilebildiği görülmüştür. Tezin ikinci bölümünde ise, kümelenen küçük sayıda nesnelerin cihazında karmaşık görevlerin çalıştırılması üzerine odaklanılmıştır. Literatürde üstünde çalışılabilecek karmaşık görevlerin sayılarının fazla olmasından ötürü, bu görevlerin optimal şekilde çalıştırılması adına oldukça farklı yaklaşımlar bulunmaktadır. Bazı yaklaşımlar verileri bir ortak bulut sunucusunda toplayıp orada talep edilen işlemleri yaparken, bazı çözümler özellikle yükü hafif işlemleri uç noktalara toplayıp orada işlem yapmayı tercih etmiştir. Bu tezde özellikle ağ genişliği düşük olan ve verilerin tamamının bulut ortamına alınamayacağı ve görevlerin sadece uç cihazlarda çalıştığı senaryolara odaklanılmıştır. İlgili senaryolarda nesnelerin interneti cihazlarının sayısı küçük ve birbirlerine direk ağ yapısı ile bağlı durumdadırlar. Bu tip senaryolarda uç noktalarda çalıştırılacak görevlerin mevcut gelen veri yüküne göre dinamik olarak farklı cihazlara yerleştirilebilmesi, ve veri akışının da bu dinamiklere göre farklı cihazlar arası akmasının sağlanması gerekmektedir. Literatürdeki çözümler görev ve veri yönetimi noktalarından bir tanesine odaklanıp diğerini optimal olmayacak şekilde yerleştirebilmektedir. Bunun yanında cihazlar arası direk ağ iletişimi olan ortamlarda bu iletişimin gücünden faydalanmak da elzemdir, bu şekilde cihazlar birbirlerinin kaynaklarından, bu tez kapsamında depolama alanlarından, faydalanıp daha karmaşık işlemleri çalıştırabilir duruma getirebilir. Ayrıca bu tip ortamlarda birden fazla karmaşık görev zincirinin beraber çalışabileceği unutulmamalı ve performansı en düşük olan yol düşünülürken tüm zincirlerin birlikte ele alınması faydalı olabilmektedir. Son olarak literatürdeki çözümler ya kendi yeni sorgu dillerini geliştirerek bir karmaşık veri işleme yöntemi sunmuşlardır, veya mevcut veri üzerinden zamana ve farklı koşullara dayalı sorgu çalıştırmaya odaklı diller üzerinden çözümlerini sunmuşlardır. Sunulan çözümlerin de sadece kısıtlı bir miktarı açık kaynaklı olarak sunulmuştur. Bu tezde tasarlanan kütüphane, küçük sayıda cihaz arası iletişimi mümkün kılmakta, görev ve verilerin yerlerini dinamik olarak ayarlayabilmekte, ve çalıştırılacak karmaşık görevlerin tanımlanmasını Python dili gibi kullanımı yaygın ve sadece veri işleme yanında çok daha farklı işlevlere hizmet verebilecek bir dil ile sunmaktadır. Açık kaynaklı olarak sunulan kütüphane, literatürdeki farklı sezgisel görev yerleştirme algoritmalarını da içermekte ve bu tez kapsamında cihaz sayısının az olmasının avantajını kullanarak,“kısıta dayanan programlama”(“constraint programming”) adı verilen bir optimizasyon yöntemi ile de hem veri hem de görev lokasyon optimizasyonu yapabilmeye imkan sunmaktadır. Görev dağılım kütüphanesi ile merkezi bir cihazdan, işçi cihazlara görev dağılımı otomasyonu sağlanmıştır. Kütüphanenin bileşenleri şu şekilde özetlenebilir; cihazların arası depolama alan bilgilerinin paylaşılması ve verilerin istenilen cihaza depolanabilmesini sağlayan bir bileşen, MQTT protokolü kullanarak veri üretildiğini ve ara görevlerin bir çıktı ürettiğini bildiren sistem, işçilerin çalışma performanslarını toplayan ve periyodik olarak tekil görevlerin hangi cihazlarda çalışacağını ve her bir görevin verisinin nereye yazılacağını belirleyen sistem ve son olarak görevlerin dağıtımı sonrası işçilerde ilgili görevin kodunu merkezi cihazdan indiren ve gerekli MQTT bağlantılarını kuran bir sistem. Kütüphane ayrıca veri üreten ve ara görev çıktılarının sonuçlarını dinleyecek olan son tüketicilerin de periyodik optimizasyona bağlanmasını sağlar. Böylece baştan sona tüm sistemin beraber optimizasyonu yapılır. Literatürden farklı sezgisel algoritmalar da kodlanmıştır. Bunlar rastgele dağıtım, tüketici ve üretici odaklı dağıtımlar, genetik algoritma, esneme (Relaxation) adı verilen algoritmalardır. Rastgele ve üretici/tüketici odaklı yaklaşımlar basit sezgisel yaklaşımlardır. Genetik algoritma ve esneme yaklaşımları ise problem çözümü noktasında daha akıllı yöntemler ile optimal sonuç elde etmeye çalışır. Bu tezde sunulan yeni optimizasyon metodu ise, karmaşık görev düzenini bir yönlü çizgeler bütünü olarak ele alıp, veri üretiminden son tüketim arasındaki tüm yollar arasında performansı en düşük olan yolu optimize etmeye çalışır. Bu yola kritik yol adı verilir. Az sayıda cihaz olması ve tüm sistemin görüntüsü elde olduğundan, yolların hepsinin bir arada optimize edilmesi mümkün olmaktadır. Optimizasyon sonucunda diğer yöntemlerden farklı olarak, veriler sadece görevin çalıştığı yerdeki depolama alanına değil, optimizasyon uygun görürse diğer cihazlara da yazılabilmektedir. Yani görevi çalıştıran cihaz başka cihaza direk veri yazabilmektedir. Kütüphane iki farklı deney ortamında sınanmıştır. Deney ortamlarında Raspberry Pi 4B model cihazlar kullanılmıştır. Deney konfigürasyonuna göre cihazların ağ kapasitesi ve CPU kapasiteleri kısıtlanıp, kaynak kısıtlı ortamlara benzer bir deney yürütülmeye çalışılmıştır. Cihazlar birbirleri ile kablosuz ağ üzerinden iletişim kurarlar ve fiziksel kısıtlar gibi engellerin olmadığı varsayılmıştır. Cihazların kaynak kısıtlarından ötürü bir görevin herhangi bir anda tek bir cihazda çalışacağı varsayılmıştır. Optimizasyon periyodik olarak çalışmakta, ve algoritmaların dinamik veri yüküne ne kadar adapte olabildiğini gözlemlemeyi hedeflemektedir. Bu simülasyonlardan ilki karmaşık görev akışının veri üretiminden tek bir tüketiciye doğru aktığı bir akıllı trafik park senaryosudur. İlgili görevde 4 adet veri üreten sensör olup bunlar; basit kamera görüntüsü, gps verisi, uzaklık sensörleri ve sürücü genel bilgi sensörüdür. Veriler basit görüntü işleme, uzaklığa göre yorum yapma, gps vb. bilgiler ile yol bakım tahminleri ve gaz tüketim bilgilerini kullanarak benzin alarmı gibi ara basit görevler yapar. Nihai olarak bu bilgiler tek bir tüketim noktasına ulaştırılarak sürücüye sunulduğu varsayılır. Bu senaryoda genetik algoritma ve geliştirilen yeni optimizasyon sınanmış olup, performans olarak sunulan optimizasyonun kritik yol performansı açısından en iyi sonucu verdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca işçiler yarım CPU kullanmak durumunda bırakıldıklarında, veri işleme gecikmesi olarak sunulan optimizasyonun en az etkilendiği gözlemlenmiştir. Burada genetik algoritmanın bazı durumlarda daha iyi sonuç verdiği fakat, rastgele olmasından ötürü standart sapmasının daha fazla olduğu gözlemlenmiştir. Yeni optimizasyonun MQTT QoS 0 seviyesinde en iyi sezgisel yönteme göre 19.9%, MQTT QoS 2 seviyesinde en iyi sezgisel yönteme göre 34% daha iyi kritik yol görev çalıştırma performansı sergilediği gözlemlenmiştir. Bunun yanında cihazlara dağıtılan görevlerin yerlerinin değiştirilmesi noktasında 1.25 gibi bir penaltı ceza çarpanının kullanılması hiç ceza kullanmamaya kıyasla 5% daha iyi performans vermiştir. Burada yan not olarak, kütüphane ve optimizasyon düşük ölçekli cihazlarda çalışmak üzere tasarlandığından, cihaz ve görev sayısının artışı sonucu optimizasyon sürelerinin uzayacağı unutulmamalıdır. İkinci senaryoda ise bir akıllı sokak görev akışı ele alınmıştır. Bu senaryonun farkı hem veri üreten cihaz sayısının fazla olması, hem de veriyi tüketen kaynak sayısının da birden fazla cihaz olmasıdır. Bu şekilde tüm yollar tek bir noktaya değil, birden fazla noktaya doğru optimize edilir. Bu senaryoda paralel iki bağımsız görev akışı aynı anda çalıştırılmaktadır. Bunlardan ilki ısı, nem, rüzgar gibi verileri kullanıp hava durumu ve kirlilik bilgilerini değerlendirerek son tüketicilere iletir. İkinci akış ise ses, düşük çözünürlükte kamera resmi, lazer sensörleri gibi verileri alarak, sokaktaki muhtemel ihlaller ve trafik yoğunluğu gibi bilgilerin tahmini için son tüketicilere doğru verileri iletir. Burada sezgisel esneklik algoritması da değerlendirmelere katılmıştır. Yapılan deneyler sonucu tezde sunulan paylaşımlı veri alanı yönetimini içeren çözümün tüm senaryolar için 99.99% veri işleme oranına sahip olduğu görülmüştür. Ağ trafiğinin kapasiteyi zorladığı bir senaryoda en iyi sezgisel çözüme göre veri işleme süresini 0.7 saniye kısaltmış, bunun yanında üretimi üzerinden 1 saniye geçmeden işlenen kaynak veri oranını 27% arttırmıştır. Ayrıca esneklik ve genetik algoritma yaklaşımları için farklı konfigürasyonlar sınanıp bunların çözümleri de raporlanmıştır. Nihai olarak geliştirilen kütüphanenin belirli kısıtları olan birbirlerine bağlı sensörlerde karmaşık görevleri çalıştırabilme adına işlevsel olabileceği gösterilmiştir. Sunulan yeni çözümün performans noktasında en iyi sonucu, veri yükünün arttığı durumlarda gösterdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Internet of Things (IoT) systems can enable data collection for a variety of scenarios such as health monitoring, traffic management, smart cities, smart factories, and many other applications. Collected data can be used for thief detection, gas leak detection, traffic management, rule violations, weather forecasting, and many other useful systems. It also enables automation of tasks in smart factories where sensors can determine if any problematic situation has occurred, or distribute incoming resources to where they should. Some of these tasks had to be done manually before, and the introduction of such smart systems has helped increase overall quality of life and performance. As the number of IoT devices is reported to increase above 16.6 billion, the complexity of the tasks required to be executed by them also increases. This implies that it is critical to find solutions to the performance issues that these environments can face. Although the number of studies and performance issues vary greatly, this thesis studies two specific issues that challenge IoT systems. The first issue is the establishment of communication between IoT sensors to a remote server across environmentally challenging areas, specifically with aerial technology, where different problems arise when the number of sensors and other parameters such as the speed of the aerial vehicle change. In a scenario where there exist a large number of IoT sensors, allowing all of them to communicate with the aerial vehicle at the same time can cause increased packet losses due to physical limitations. Furthermore, with advancements in IoT hardware, devices can coordinate with each other to offload complex tasks to edge devices, where tightly coupled sensors can handle most of the work while allowing a limited number of devices to establish remote communication. The second issue is that having to execute distributed complex tasks within resource constraint devices requires optimal event execution placement as well as data placement to prevent having reduced throughput and reduced quality. Both of these issues are important for gaining insight into IoT performance in resource-constrained environments. For the first part, as mentioned earlier, an increase in device number and corresponding requirements in network traffic can also increase the number of packet failures, as the public frequency bands used for IoT sensor communications are usually regulated by governments or official unions. Specifically in terrains where it is hard to place central access points, where one of the preferred ways to collect data from sensors is aerial vehicles, if the number of sensors is too high, the increase in network traffic can end up harming the throughput. Unlike previous studies that focus on communication within such challenging areas, this study simulates high-altitude platform stations and the long-range wide-area network (LoRaWAN) communication protocol together to observe throughput and provide a curve fit function given vehicle speed, number of sensors, and duty cycle periods. A realistic network module is implemented using a network simulation library (NS-3) as open-source code using the Raspberry Pi specification documentation (RPi). Furthermore, a realistic energy consumption awake/asleep flow cycle is also implemented for Raspberry Pi devices. Simulations show that when the number of signal conflicts is low, the throughput formula can guess the performance with a correlation above 70%. Having less duty-cycle limitation can help increase in having higher throughput but may violate the regulations. Having a faster high-altitude platform station (HAPS) vehicle reduces throughput due to less time spent on top of the sensors. Allowing more sensors to establish communication through the same channel does not always imply more throughput, because after the number of devices distributed across a radius reaches a certain threshold, the number of interferences increases and therefore the failed packet attempts. An example outcome is that for the maximum LoRaWAN assumed signal range distribution area of 30 km, and HAPS speed of 12.5 m/s, keeping the duty-cycle period around 105.0 seconds with sensor count between 75 to 100 sensors gave the best throughput. Different parameters affect the outcomes differently, which these relationships have been given within the thesis. For the second part of the study, as the number of sensors that communicate with remote places should be controlled due to regulations, there still exists requirements to execute complex tasks across multiple IoT devices. The second part of the study focuses around small-scale interconnected IoT devices which continuously produce data and is also expected to run a sequence of connected complex tasks that are distributed across multiple devices at the same time. One of the performance issues arises from the usage of Complex Event Processing (CEP) flows distributed across multiple IoT devices. CEP enables making sense of continuous event and data streams from many different sensor sources by querying and execution operations on them. These operations can be as simple as determining whether the air is hot or not and publishing this information to nearby devices, or determining whether a car has passed the speed limit by combining information from speed sensors and camera frames. Whereas the CEP can be as complex as one wants it to be, it is also an issue to determine where each event should be executed at, as well as where its source data, as well as intermediate data should be located at. Overall throughput will be damaged by non-optimal solutions, and possible data meanings may therefore be lost in the process. Existing solutions that cover the data placement and operator placement for CEP ignore the cases where data storage can become an issue, and non-optimal utilization of space can be detrimental to the health of the system. Furthermore, only a limited number of studies include custom code execution in the CEP pipeline, whereas a CEP framework should be flexible in terms of capabilities it provides. Study aims to provide a constraint programming model which optimizes both event execution placement across the distributed applications, and the input/output (I/O) of the event data together so that a non-optimal placement will not end up causing the system to have a reduced critical path performance. Study utilizes the interconnected relationship between IoT devices to enable a shared data management system, so that unlike previous studies, data can be placed at any device location, whether it is processed at where it is produced or not. Furthermore, the developed CEP framework supports execution of programming language codes, which is used to execute tasks such as object detection within complex events. Additionally, optimization can increase the critical path performance across independent CEP flows from a central management device, so that the most problematic path across different flows can be optimized as well. Using the optimization and heuristics from the literature implemented in the library, a smart car, and a smart street scenario is simulated and results are reported. Results from tightly coupled smart car scenarios showed that initially proposed constrained solution can have 19.9% better throughput then second best heuristic for MQTT QoS level 0, and 34% better throughput then second heuristic for MQTT QoS level 2. Furthermore, it is better to use oscillation penalties such as 1.25 than having no penalty at all, where both the optimization runtime increases and throughput can degrade approximately 5% when a single CPU is used. Second experiments for smart street scenarios are conducted using Raspberry Pi devices which have restricted bandwidth and CPU resources to simulate more resource constrained environments. It is shown that the proposed optimization method has a 99.9% delivery rate for all configurations. Additionally, it can reduce raw data processing times around 0.7 seconds compared to second best heuristic under heavy data volume usage. Furthermore it can increase the ratio of raw data processed with at most 1 second delay from the time it is produced by 27% compared to the second best solution. Additional experiments with different data loads further showed that, proposed path-based flexible constrained based solution that also considers the limited bandwidth resources perform better than heuristics when the overall expected data volume traffic within the network is high.
Benzer Tezler
- Parallel processing of large scale genomic data
Başlık çevirisi yok
MÜCAHİD KUTLU
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe Ohio State UniversityDR. GAGAN AGRAWAL
- On the analysis and evaluation of sparse hybrid linear solvers
Sparse hibrit doğrusal çözücülerinin analizi ve değerlendirilmesi
AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
- Çoklu etmen ortamında nesne tabanlı dağıtık bellek paylaşımı
Distributed object sharing in the multi-agent environment
METEHAN PATACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- A framework for task placement on multicore architectures
Çok çekirdekli mimariler üzerinde görev yerleştirme için çerçeve
PIRAH NOOR SOOMRO
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. DİDEM UNAT
- Süreksiz bir düşünsel zemin olarak heterarşik kartografiler ve kamusal işgal arzuları
Heterarchic cartographies and desires for public occupation as a transient intellectual ground
SERİM AYGEN KİŞTİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİZAM ONUR SÖNMEZ