Ciência e Tecnologia: bases para o Desenvolvimento Social
20 a 25 de outubro de 2014
Trabalho 1837
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Teoria e Tecnologia da informação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Joelson Antonio dos Santos |
| Orientador | MURILO COELHO NALDI |
| Título | Suporte para o desenvolvimento de uma plataforma em nuvem para mineração de dados |
| Resumo | O avanço tecnológico e a necessidade de comunicação das pessoas contribuíram para a produção de grandes quantidades de dados a todo instante. Publicações de fotos e mensagens em redes sociais, compras pela internet, ou até mesmo a quantidade de cliques e buscas feitas por um determinado conteúdo na internet constituíram uma quantidade exorbitante de dados produzida que é conhecida como Big Data. O Big Data não é constituído apenas pelo seu volume, ele é também caracterizado por sua variedade de formatos dos dados, vídeos, músicas, textos, tuítes e outros tipos de dados, denotam o que se conhece como dados não estruturados. A velocidade em que os dados são criados e armazenados nos grandes armazéns de dados dão ao Big Data outra característica fundamental. O armazenamento de dados é uma tarefa relativamente trivial devido à facilidade que os dispositivos de armazenamento atuais oferecem. Entretanto, é interessante para as diversas áreas do conhecimento entender o que é armazenado constantemente, tudo isso a fim de encontrar padrões e informações úteis nesse oceano de dados. Porém, analisar Big Data não é uma atividade fácil devido suas características complexas, isso exige um amaranhado de tecnologias e técnicas para esse fim. Neste contexto, a junção de tecnologias tais como Apache Hadoop e Apache Mahout, com técnicas de mineração de dados, podem se tornar um mecanismo fundamental para facilitar a busca por informações valiosas em meio a tantos dados. Parece que os problemas foram resolvidos, mas não foram, existem dificuldades enfrentadas por analistas de Big Data. A instabilidade de sistemas de análises de Big Data é uma grande inimiga do tempo de resposta necessário para as organizações, uma vez que elas procuram otimizar e maximizar seus lucros, e na maioria das vezes em períodos curtos de tempo. A ociosidade de recursos computacionais também tornou-se um grande dilema, isso ocorre devido ao crescimento desenfreado das tecnologias. A virtualização neste contexto, tem como função de melhorar o tempo gasto para recuperar sistemas de análises de Big Data com falhas, e também melhorar a utilização de recursos computacionais a fim de diminuir a ociosidade desses recursos. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver ambientes virtualizados flexíveis e confiáveis que possam dar suporte para a plataforma Apache Hadoop e também para a biblioteca de algoritmos de mineração de dados Apache Mahout. |
| Palavras-chave | Big Data, Virtualização, Mineração de Dados |
| Forma de apresentação..... | Painel, Oral |