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Título: Coleta e análise de dados em uma arquitetura de Big Data para controle de endemias em cidades
Título(s) alternativo(s): Data collection and analysis in a Big Data architecture for controlling endemic diseases in cities
Autor(es): Correia, Guilherme Veras Castagnaro
Orientador(es): Naves, Thiago França
Palavras-chave: Big data
Dengue
Computação em nuvem
Cloud computing
Data do documento: 1-Dez-2023
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Santa Helena
Citação: CORREIA, Guilherme Veras Castagnaro. Coleta e análise de dados em uma arquitetura de Big Data para controle de endemias em cidades. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Santa Helena, 2023.
Resumo: Com a grande necessidade da análise de dados, o uso de arquiteturas de Big Data cresceu exponencialmente. Uma abordagem eficaz, simples e barata de se aplicar esse tipo de arquitetura é utilizando técnicas serverless. Neste trabalho foi detalhada uma arquitetura de coleta e análise de dados utilizando as tecnologias e serviços da Amazon Web Services (AWS). Para apresentar a arquitetura foi feita a coleta de dados de endemias de Dengue em cidades. A arquitetura proposta foi implementada e testada, e os resultados obtidos mostram que a arquitetura proposta é eficaz e pode ser utilizada em diversos casos de uso. Foi comparado os resultados, tempo de execução e custo da arquitetura proposta com uma arquitetura tradicional, utilizando Hadoop, e feita uma comparação entre seus pontos positivos e negativos.
Abstract: With the great need for data analysis, the use of Big Data architectures has grown exponentially. An effective, simple and cheap approach to applying this type of architecture is using serverless techniques. This work detailed an architecture for data collection and analysis using Amazon Web Services (AWS) technologies and services. To present the architecture, data was collected on Dengue endemics in cities. The proposed architecture was implemented and tested, and the results obtained show that the proposed architecture is effective and can be used in different use cases. The results, execution time and cost of the proposed architecture were compared with a traditional architecture, using Hadoop, and a comparison was made between its positive and negative points
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33153
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