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Real-time data analytics for Non-Functional Requirements satisfaction
| dc.contributor.advisor | Nogueira, Luís Miguel Pinho | |
| dc.contributor.author | Sousa, Rita Rocha de | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-11T10:58:05Z | |
| dc.date.available | 2022-11-11T01:31:22Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Smart systems, more than ever, demands processing a massive amount of data generated by heterogeneous and distributed data sources. This dissertation presents the contribution made to a software architecture that processes big-data analytics from the edge to the cloud. The software architecture integrates both responsive data-in-motion (edge computing) and latent data-at-rest analytics (cloud computing) into a single solution, satisfying extremescale analytics performance requirements. This dissertation focused on fulfilling the nonfunctional properties inherited from smart systems, such as real-time and energy-efficiency, to ensure the performance of the software architecture first referred. The Non-Functional Requirements (NRF) Tool manages computing resources and detects Quality of Service (QoS) violations. The Global Resource Manager (GRM) helps the scheduler/orchestrator redeploy the applications through the NFR Tools’ feedback. In addition, it can act reactively or proactively (recurring to Machine Learning techniques) to improve the system’s health. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Os sistemas inteligentes, mais do que nunca, exigem processamento de grandes quantidades de dados gerados por fontes de dados heterogéneos e distribuídos. Esta tese apresenta a contribuição para uma arquitetura de software que processa análises de big-data desde a Edge até à Cloud. A arquitetura de software integra, numa única solução, dados em movimento responsivos (Edge computing) e dados analíticos em repouso latentes (Cloud computing), atendendo aos requisitos de desempenho de análises em escala extrema. O foco desta tese incide no cumprimento das propriedades não funcionais herdadas de sistemas inteligentes, como tempo real (Real Time) e eficiência energética, para garantir o desempenho da arquitetura de software inicialmente referida. A ferramenta de requisitos não funcionais (Non-Functional Requirements (NFR)) faz a gestão de recursos computacionais e deteta violações de Qualidade de Serviço (Quality of Service (QoS)). O gestor de recursos global ajuda o escalonador/orquestrador a reescalonar as aplicações através do feedback da NFR e pode agir de forma reativa ou proativa (recorrendo a técnicas de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning (ML)) para melhorar a integridade do sistema. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202797368 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/20199 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Non-Functional Requirements | pt_PT |
| dc.subject | Quality of Service | pt_PT |
| dc.subject | Real Time | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Requisitos não funcionais | pt_PT |
| dc.subject | Qualidade de Serviço, | pt_PT |
| dc.subject | Tempo Real | pt_PT |
| dc.subject | Aprendizagem de Máquina | pt_PT |
| dc.title | Real-time data analytics for Non-Functional Requirements satisfaction | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Sistemas de Informação e Conhecimento | pt_PT |
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