Akıllı çiftlikler için büyük veri analizi

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Öğrenci: DUYGU NAZİFE ZARALI

Danışman: HACER KARACAN

Özet:

Akıllı sistemler genel olarak, verileri toplama, analiz etme ve diğer sistemler ile iletişim kurma kapasitesine, belirli bir derecede zekaya sahip olan gömülü bilgisayar veya kontrol edilen sistemleri, makineleri ve cihazları ifade eder. Çiftçilerin çiftliklerini kolaylıkla yönetmelerine olanak tanıyan akıllı teknolojilerdeki gelişmeler, akıllı çiftlik kavramını ortaya çıkarmaktadır. Bu teknolojiler, süt çiftçiliğine harcanan emeğe ve insan-hayvan etkileşimine olan ihtiyacı azaltır. Bu teknolojilerin çiftliklerde uygulanmasıyla çiftlik verilerinin miktarı ve kapsamı artmakta ve çiftçilik işlemleri giderek veri odaklı ve veri etkin hale gelmektedir. Bu nedenle büyük veri analizi, çiftlik işlemlerinde tahmine dayalı bilgiler sunmak, gerçek zamanlı operasyonel kararlar vermek için kullanılmaktadır. Büyük verilerin analizi, depolama, analiz ve görselleştirme güçlüklerini beraberinde getiren daha değişken ve karmaşık yapıları işlemek için algoritmaların kullanılmasını gerektirir. Büyük hacimli ve giderek büyüyen veri kümelerinin işlenmesi gereksinimini karşılamak için farklı depolama ve işleme yöntemleri uygulanmaktadır. Apache Spark, büyük veri işlemeyi daha kolay ve hızlı hale getiren etkili bir dağıtık veri işleme motorudur. Spark, ölçeklenebilir makine öğrenmesi, grafik analizi, akan ve yapısal veri işleme için geliştirilen bellek içi programlama modeline ve üst düzey kütüphanelere sahiptir. Bu tezde akıllı çiftliklerden elde edilen büyük ölçekli veriler analiz edilmiş ve sıralı örüntü madenciliği algoritması olan PrefixSpan, Apache Spark makine öğrenme kütüphanesi kullanılarak uygulanmıştır. Geçmiş verilerinin analiz edilmesiyle, sorunların ana kaynakları tahmin edilebilir ve ortaya çıkabilecek muhtemel problemler ortadan kaldırılabilir durumda olacaktır. Bu analizle, sistemlerde meydana gelebilecek arızaların erken tespit edilmesi ve bakım işlemlerinin buna göre yönetilmesiyle önemli maliyetlerin en aza indirgenmesi mümkün olabilir.