Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mustafa Kemal PEKTÜRK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Hadi Gökçen
Eş Danışman: Muhammet Ünal
Özet:
Günümüzde yaşanan teknolojik gelişmeler sonucunda birçok organizasyon tarafından günlük olarak üretilen veri miktarı aşırı olarak artmıştır. Yeni teknolojiler sayesinde hem uzamsal hem de spektral çözünürlüklerinin artmasıyla boyutları üstel olarak artan ve büyük veriye dönüşen uzaktan algılayıcı verileri depolama, taşıma ve işleme konusunda büyük zorluklara neden olmaktadır. İlgili büyük verilerin gerçek/yakın gerçek zamanlı analizinin gerektiği zaman kritik uygulamalarda, yetersiz kalan geleneksel yöntemler yerine dağıtık yaklaşımların uygulanması bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu tez kapsamında, uzaktan algılama sistemlerinde gerçek/yakın gerçek zamanlı büyük veri analizini mümkün kılabilmek amacıyla ağ topolojisinin avantajlarından yararlanan ve kaynak kullanımını optimize eden, coğrafi dağıtılmış bulut üzerinde çalışacak yeni bir büyük veri yönetimi sistemi önerilmiştir. Önerilen iki fazlı PAA metodu, algılayıcılar ve veri merkezleri arasındaki gecikme, bant genişliği ve sıçrama sayısı metriklerini; diğer yandan veri merkezlerindeki işlemci, depolama, bellek ve IOPS miktarlarını gözeterek en uygun atamayı yapar. Önerilen yaklaşımın başarısını ölçebilmek için bir küme bilgisayarı üzerinde sanal makinelerden oluşan sanal bir ağ kurulmuştur. Bunun yanında önerilen PAA metodunu kıyaslayabilmek adına RA, HA ve HDFS metotları geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlara göre PAA metodu, daha hızlı şekilde veri depolamakla birlikte veri merkezlerinde oluşabilecek aşırı kullanımı engelleyerek kaynak kullanımını iyileştirmiştir.
Anahtar Kelimeler : Büyük veri analitiği, yüksek performanslı hesaplama, gerçek zamanlı analiz, uzaktan algılama, coğrafi dağıtık bulut, Lagrange gevşemesi, optimizasyon, doğrusal programlama