Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANTONIO JOSÉ ALVES NETO
DATA: 20/04/2023
HORA: 10:00
LOCAL: meet.google.com/qxc-caxh-yie
TÍTULO: Desenvolvimento e Avaliação de Desempenho de um Cluster Raspberry Pi e Apache Hadoop em Aplicações Big Data
PALAVRAS-CHAVES: Apache Hadoop, Benchmarks, Big Data, Cluster, Grafana, Raspberry Pi, Zabbix
PÁGINAS: 106
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Arquitetura de Sistemas de Computação
RESUMO:

Atualmente, com o exponencial avanço da tecnologia, uma grande quantidade dados é gerada diariamente. Dados esses que não são gerados apenas por pessoas. Uma gama de equipamentos eletrônicos também tornaram-se grandes geradores, onde esses grandes volume de dados são conhecidos como Big Data e produzem informações valiosas e úteis para business intelligence, previsão, suporte à decisão, dentre outras possibilidades. Entretanto, o processamento desse grande volume de dados requer uma abordagem computacional diferente da tradicional, chamada de Computação de Alta Performance ou High Perfomance Computing - HPC. Ao longo dos anos, a HPC vem sendo obtida graças à utilização de supercomputadores ou através de clusters computacionais. O primeiro deixou de ser uma opção pelo seu alto custo e difícil de manutenção, deixando a ``clusterização'' como a alternativa perfeita. Os clusters são sistemas fracamente acoplados, formados por um conjunto de computadores que trabalham em colaboração uns com os outros, usando bibliotecas de troca de mensagens. Além disso, os clusters} formados por Computadores de Placa Única (Single Board Computer - SBC) são uma alternativa viável para o desenvolvimento de pesquisas nessa área. Dentre os computadores de placa única, destaca se a Raspberry Pi, um SBC desenvolvido inicialmente para promover o ensino da ciência da computação. Sua variedade de modelos permite atender a diversas necessidades específicas e não requer grandes investimentos.
Para operacionalização e processamento desse grande volume de dados em um cluster, faz-se necessário a instalação de uma plataforma de big data, sendo o Apache Hadoop uma das mais difundidas disponíveis atualmente. Desta forma, uma boa solução para se obter um cluster big data de baixo custo é utilizar a Raspberry Pi como estrutura de hardware e o Apache Hadoop como plataforma Big Data. No entanto, a falta de um material detalhado explicando todas as etapas da instalação, o processo de configuração e, por fim, a certificação de que o cluster Hadoop está funcionando corretamente é um problema pouco explorado pela comunidade acadêmica. Além disso, o monitoramento de recursos do cluster também é um problema que é pouco abordado pela academia. Partindo dessa problemática, este trabalho tem como objetivo, o desenvolvimento e avaliação de desempenho de um cluster big data de baixo custo utilizando Raspberry Pi, como estrutura hardware de baixo custo e o Apache Hadoop como plataforma de Big Data. A avaliação do mesmo será feita utilizando benchmarks difundidos na área Terasort e TestDFSIO, além de acompanhar e monitorar o uso dos seus recursos utilizando as ferramentas Zabbix e Grafana, provendo um material completo e detalhado de todo esse processo.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1692341 - EDWARD DAVID MORENO ORDONEZ
Interno - 2227110 - METHANIAS COLACO RODRIGUES JUNIOR
Externo à Instituição - VICTOR MANUEL RODRIGUES ALVES
Externo à Instituição - JOSÉ APRIGIO CARNEIRO NETO