Embora a plataforma do Grid tenha-se mostrado bastante promissora para o processo de Mineração de Dados (MD), muitos desafios ainda devem ser superados a fim de uma integração harmoniosa entre esses dois domínios. Nesta dissertação, define-se a arquitetura de software SMARTBASEG, que se propõe a...

Embora a plataforma do Grid tenha-se mostrado bastante promissora para o processo de Mineração de Dados (MD), muitos desafios ainda devem ser superados a fim de uma integração harmoniosa entre esses dois domínios. Nesta dissertação, define-se a arquitetura de software SMARTBASEG, que se propõe a contribuir para a melhoria da qualidade de aplicações de Mineração de Dados no Grid. Mais especificamente, SMARTBASEG procura obter uma maior eficiência, manutenibilidade e portabilidade para essas aplicações. Uma das hipóteses de SMARTBASEG é a de que o conhecimento sobre MD, Grid e heurísticas de otimização de desempenho pode ser representado e, posteriormente, explorado durante as execuções de aplicações de MD no Grid para melhorar a eficiência dessas execuções. Essa propriedade declarativa da arquitetura possibilita à sua camada de otimização dinâmica decidir como transformar procedimentos de MD em tarefas e jobs, visando escalonamentos e balanceamentos de carga eficazes. A outra hipótese é a de que o uso do princípio de separação de interesses possibilita que aplicações de MD desenvolvidas para o Grid obtenham o mesmo nível de manutenibilidade e de portabilidade de versões seriais dessas aplicações. Para isso, SMARTBASEG disponibiliza um conjunto de abstrações por meio de componentes e templates a fim de que o desenvolvedor possa continuar focado no domínio de MD sem ter que se preocupar com detalhes do Grid e/ou questões de desempenho. Dessa forma, o desenvolvimento de aplicações de MD e o próprio código-fonte dessas aplicações não são afetados, já que o acesso ao Grid é devidamente encapsulado e torna-se, portanto, transparente ao desenvolvedor dessas aplicações.

Although the Grid seems to be a very promising platform for supporting the Data Mining (DM) process, a lot of challenges still need to be overcome in order to attain an ideal integration between these two domains. In this dissertation, a software architecture, called SMARTBASEG, is defined with the...

Although the Grid seems to be a very promising platform for supporting the Data Mining (DM) process, a lot of challenges still need to be overcome in order to attain an ideal integration between these two domains. In this dissertation, a software architecture, called SMARTBASEG, is defined with the purpose of improving the quality of data mining applications on the Grid. More specifically, SMARTBASEG looks for obtaining more efficiency, maintainability and portability for those applications. One of SMARTBASEG's suppositions is that knowledge about DM, Grid and performance optimization heuristics can be represented and, afterwards, exploited during the DM applications executions on the Grid for improving the efficiency of those executions. This declarative feature of the architecture enables its optimization layer to decide, dynamically, how to transform DM procedures into tasks and jobs, aiming at an effective scheduling and load balancing. The other supposition that this work is based on is that using the separation of concerns principle enables DM applications developed for the Grid to achieve the maintainability and portability level of serial versions of those applications. To do this, SMARTBASEG makes available a set of DM abstractions by means of components and templates so that the developer can keep his/her attention on DM domain, thus avoiding him/her to worry about Grid concerns and/or performance issues. By this way, the DM applications development and the source code of those applications are not depreciated, since the Grid access is encapsulated and becomes transparent to the developer.

Disponibilidade forma física: Existe obra impressa de codigo: 71182

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