Avaliação de desempenho de aplicações hadoop em nuvens computacionais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorDrummond, Lúcia Maria de Assumpção-
Autor(es): dc.contributorBoeres, Maria Cristina Silva-
Autor(es): dc.contributorRebello, Eugene Francis Vinod-
Autor(es): dc.creatorCampbell Junior, Ronald Machado-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:35:10Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:35:10Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-16-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30818-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/773398-
Descrição: dc.descriptionProvedores de nuvens, tipicamente, oferecem serviços através de tecnologia de virtualização, que torna possível a criação de vários ambientes a partir de um mesmo hardware físico. A computação em nuvem torna possível, através da internet, a execução de programas e armazenamento de dados, em data centers que não estão dedicados a um único usuário. Uma das principais características da computação em nuvem é a chamada elasticidade, que é a capacidade de incrementar ou reduzir os recursos dinamicamente, durante a execução das aplicações. Neste trabalho serão abordados alguns dos serviços oferecidos pela Amazon Web Services (AWS), com foco no Amazon Elastic Map Reduce (EMR), que fornece uma estrutura gerenciada do Hadoop para processamento distribuído de grandes quantidades de dados. Além disso, será apresentada a técnica de redimensionamento horizontal de recursos, a qual utilizará um implementação que dispara automaticamente o pedido para o redimensionamento dos recursos. Serão realizados também testes de aplicações Hadoop MapReduce em clusters de máquinas virtuais para realizar uma análise dos ambientes virtuais, considerando tempos de execução e custos financeiros-
Descrição: dc.descriptionCloud providers typically offer services through virtualization technology, which makes it possible to create multiple environments on the same physical hardware. Cloud computing makes it possible, through the internet, to run programs and store data in data centers that are not dedicated to a single user. One of the key features of cloud computing is the so-called elasticity, which is the ability to dynamically increase or decrease resources while running applications. This work will cover some of the services offered by Amazon Web Services (AWS), focusing on the Amazon Elastic Map Reduce (EMR), which provides a managed Hadoop framework for distributed processing of large amounts of data. In addition, a horizontal resource resizing technique will be presented, which will use an implementation that automatically triggers the request for the resizing of resour- ces. Testing of Hadoop MapReduce applications in virtual machine clusters will also be performed to undertake an analysis of virtual environments, considering execution times and financial costs-
Descrição: dc.description40 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectRedimensionamento-
Palavras-chave: dc.subjectVirtualização-
Palavras-chave: dc.subjectElasticidade-
Palavras-chave: dc.subjectComputação em nuvem-
Palavras-chave: dc.subjectElasticidade-
Palavras-chave: dc.subjectAvaliação de desempenho-
Palavras-chave: dc.subjectScaling-
Palavras-chave: dc.subjectVirtualization-
Palavras-chave: dc.subjectElasticity-
Título: dc.titleAvaliação de desempenho de aplicações hadoop em nuvens computacionais-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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