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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28002

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorGARCIA, Vinícius Cardoso-
dc.contributor.authorJAHN, Giovani Felipe-
dc.date.accessioned2018-12-05T17:49:14Z-
dc.date.available2018-12-05T17:49:14Z-
dc.date.issued2017-06-14-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28002-
dc.description.abstractUma das tendências para resolver os diversos problemas e desafios gerados pelo contexto do Big Data é o movimento denominado NoSQL (Not only SQL), o qual promove diversas soluções inovadoras de armazenamento e processamento de grande volume de dados. Os trabalhos disponíveis na literatura relacionados a NoSQL explicam, além do seu surgimento, sistemas disponíveis para a manipulação de dados que necessitam de um poder de processamento eficiente, escalável e amplo. O que também impulsiona a criação de sistemas de tratamento de dados NoSQL é a sua inferência a dados complexos, semiestruturados ou não estruturados, presentes hoje em redes sociais, sensores, logs de Internet, entre outros. Em face dos desafios sobre a manipulação e processamento de dados neste contexto, um novo conjunto de plataformas de ferramentas voltadas para Big Data tem sido proposto. Muitas delas na forma open source ou de licenças livres revelando-se excelentes veículos para o desenvolvimento de soluções para tratamento de dados desta natureza. Este trabalho, proposto no Programa de Mestrado Profissional em Ciência da Computação, na linha de pesquisa Redes de Computadores, objetiva apresentar uma arquitetura de referência para tratamento de dados não estruturados, inerentes à realidade dos institutos federais de educação, para que possam prover análise sobre dados oriundos de redes sociais. Inicialmente, a revisão bibliográfica expõe os conceitos, linguagens e ferramentas das principais tecnologias a respeito de NoSQL. Produtos como Hadoop, Hive, HBase e outros denotam a grande quantidade de soluções NoSQL disponíveis no mercado para uma escolha futura na implementação de aplicações e são consideradas neste trabalho. A seguir, um levantamento de dados institucionais mostra que o tratamento de dados não estruturados ainda é considerado um ineditismo para estas instituições. Foi utilizada uma abordagem metodológica teórico-conceitual, agregando-se paradigmas do método DSR (Design Science Research) para dar à pesquisa um conhecimento sólido e potencialmente relevante quando da elaboração de uma proposta de arquitetura de referência para tratamento de dados não estruturados no âmbito dos institutos federais de educação. A realização de um adequado enquadramento conceitual e tecnológico sobre as ferramentas open source fomentaram esta proposta, a qual por sua vez, passa por avaliação e crivo de especialistas.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectArquitetura de softwarept_BR
dc.titleUma proposta de arquitetura para tratamento de dados não estruturados no âmbito dos institutos federais de educaçãopt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5478160292712974pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6613487636748832pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxOne of the trends to solve the various problems and challenges generated by the Big Data context is the movement called NoSQL (Not only SQL), which promotes several innovative solutions for storing and processing large volumes of data. The work available in the literature related to NoSQL explains its emergence in the context of large amount of data generated and consequently, systems available for the manipulation of this data that need an efficient, scalable and broad processing power. What also drives the creation of NoSQL data processing systems is their inference to complex, semi-structured or unstructured data, present in social networks, sensors, Internet logs, among others. Given the challenges of manipulating and processing immense data in this context, a new set of tool platforms geared to Big Data have been proposed. Many of them in the open source form, proving to be excellent vehicles for the development of data processing solutions of this nature. This work, proposed in the Master Program in Computer Science, in the research line Computer Networks, aims to present a reference architecture for the treatment of unstructured data, inherent to the reality of the federal institutes of education, so that they can provide analysis on these data come from social networks, as well as content from various sources on the Internet. Initially, the bibliographic review exposes the concepts, languages and tools of the main technologies regarding NoSQL. Products such as Hadoop, Hive, HBase and others denote the large number of NoSQL solutions available in the market for a future choice in the implementation of applications and are considered in this work. Next, a survey of institutional data shows that the treatment of unstructured data is still considered an unpublished data for these institutions. A conceptual theoretical methodological approach was used, adding paradigms of the DSR (Design Science Research) method to give the research a solid and potentially relevant knowledge when elaborating a proposal of reference architecture for the treatment of unstructured data within such institutes. The realization of an adequate conceptual and technological framework on the open source tools fomented this proposal, which in turn, passes through evaluation and selection of specialists.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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