Big Stream'i töötlemissüsteemide toimivuse võrdlev hindamine
Nimi
Elkhan Shahverdi
Kokkuvõte
Andmete hulk kasvab tänapäeval meeletu kiirusega ning seda andmete hulka tuleb korrektselt töödelda, et saavutada kontroll andmete üle. Antud olukord sunnib meid mõtlema andmevoo töötlemise peale. Enamasti nõuavad andmemahuline pettuse tuvastus-, kaubandus-, tootmis-, sõjanduse ja luure süsteemid pidevat andmete analüüsi (reaalajas). Sellist tüüpi süsteemid nõuavad kõrgetasemel ist mustrite sobitamist ja korrelatsioone. Aja jooksul on ilmnenud erinevaid andmevoo töötlemise võimalusi. Antud lõputöös tehakse jõudlustest Apache Flink, Apache Storm, Heron, Kafka ja Apache Spark andmevoo töötlemismootoritega ning tulemusi võrreldakse ja vastandatakse omavahel. Nendes rakendustes ja domeenides on väga oluline nõue koguda, menetleda ning analüüsida olulisi andmevooge, et eraldada sealt väärtusliku informatsiooni. Antud magistritöö eesmärk on läbi viia empiiriline hindamine ning võrdlemine kõrgtasemel andmevoo töötlemissüsteemide vahel.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Sherif Sakr
Kaitsmise aasta
2018