Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/33759
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2018_MarcoAntôniodeSousaReis.pdf2,93 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Título: Uma arquitetura de Big Data as a service baseada no modelo de nuvem privada
Autor(es): Reis, Marco Antônio de Sousa
Orientador(es): Araújo, Aletéia Patrícia Favacho de
Coorientador(es): Holanda, Maristela Terto de
Assunto: Big data
Computação em nuvem
Nuvem privada
Arquitetura de software
Data de publicação: 8-Jan-2018
Referência: REIS, Marco Antônio de Sousa. Uma arquitetura de Big Data as a service baseada no modelo de nuvem privada. 2018. xii, 93 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta de arquitetura para plataforma de big data como serviço baseada em nuvem privada (Big Data as a Service). Desta forma, são apresentadas as funcionalidades, as técnicas e as ferramentas que compõem o estado da arte nesta linha recente de pesquisa, resultado da união da computação em nuvem com big data. Como benefício direto, procura-se encurtar o tempo necessário para adoção efetiva de soluções de big data nas organizações. Assim, com a nuvem privada, a arquitetura aproveita os recursos computacionais disponíveis no datacenter para disponibilizar as características de computação em nuvem já populares nos principais provedores. Dessa forma, o estudo mostra uma alternativa para minimizar o problema da complexidade da implantação, gerenciamento e configuração do ambiente de nuvem privada e de big data, oferecendo aos usuários a possibilidade de usarem as soluções de big data com o provisionamento direto dos serviços de análise e de integração de dados, que serão implementados por meio de tecnologias para processamento em batch, real time e NoSQL. Os resultados mostram que a arquitetura atende aos principais casos de uso de sistemas de big data, garantindo características como escalabilidade, modularidade, reusabilidade, uso de padrões abertos etc.
Abstract: This work presents a proposal of an architecture for Big Data as a Service (BDaaS). Hence, are explained the features, techniques and tools that compose the state of the art in this recent research line, the result of the union of cloud computing and big data. As a direct benefit, it is sought to shorten the time necessary for effective adoption of big data solutions in organizations. Thus, with the private cloud, the architecture takes advantage of computational resources available in the datacenter to provide the characteristics of cloud computing already popular with major providers. In this way, the study shows an alternative to minimize the problem of deployment, management and configuration complexity in the private cloud environment and big data, allowing the users to use big data solutions with analysis services and data integration services, which will be implemented by means of technologies for batch, real time and NoSQL processing. The results show that the architecture addresses the main use cases of big data systems, enabling features such as scalability, modularity, reusability, use of open standards etc.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Aparece nas coleções:MPCA - Mestrado Profissional em Computação Aplicada (Dissertações)

Mostrar registro completo do item Recomendar este item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.