Arquiteturas distribuídas e resiliência de dados: o uso de big data e machine learning na detecção de anomalias em transações financeiras

Alves dos Santos, Robson

Arquiteturas distribuídas e resiliência de dados: o uso de big data e machine learning na detecção de anomalias em transações financeiras

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber	pt_BR
Autor(es): dc.contributor.author	Alves dos Santos, Robson	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2026-01-23T18:12:51Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2026-01-23T18:12:51Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2026-01-23	-
Fonte completa do material: dc.identifier	https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/1957	-
identificador: dc.identifier.other	Arquiteturas_Distribuidas_BigData_MachineLearning_Deteccao_Anomalias.pdf	pt_BR
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1134232	-
Resumo: dc.description.abstract	Este artigo analisa a evolução das arquiteturas de software no setor financeiro, com ênfase na transição de sistemas monolíticos para arquiteturas distribuídas baseadas em microsserviços e seus impactos sobre a resiliência e a segurança das transações. Investiga-se como a integração de tecnologias de Big Data e algoritmos de Machine Learning, em ambientes de computação em nuvem, viabiliza a detecção de anomalias e fraudes em tempo quase real, com baixa latência e elevada escalabilidade. A metodologia adota uma abordagem analítico-conceitual, examinando os desafios associados ao Teorema CAP, à consistência eventual e ao processamento de fluxos contínuos de grandes volumes de dados. Os resultados indicam que arquiteturas desacopladas, quando combinadas com modelos preditivos de inteligência artificial, apresentam maior resiliência operacional e capacidade de resposta, configurando-se como estratégias eficazes para a mitigação de riscos financeiros em ambientes distribuídos de escala global.	pt_BR
Tamanho: dc.format.extent	456 KB	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetype	PDF	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
Direitos: dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil	*
Licença: dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/	*
Palavras-chave: dc.subject	Arquiteturas distribuídas	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Big Data	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Machine Learning	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Detecção de anomalias	pt_BR
Título: dc.title	Arquiteturas distribuídas e resiliência de dados: o uso de big data e machine learning na detecção de anomalias em transações financeiras	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	texto	pt_BR
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