Affiliation:
1. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ-CERRAHPAŞA
2. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ - CERRAHPAŞA
Abstract
Teknolojinin gün geçtikçe gelişmesiyle birlikte hayatımızdaki yeri ve önemi artmaktadır. Gelişen teknoloji, birçok cihazın birbirleriyle ve insanlarla olan etkileşimini arttırmıştır. Bu etkileşimin sonucunda ortaya büyük miktarda veri çıkmaktadır. Gerçek zamanlı üretilen bu veriler, üretildiği anda değerlidir. Özellikleri gereği sıralı, değişik boyutlarda ve düzensiz periyotlarda elde edilen bu veriler, akan veri olarak tanımlanmıştır. Akan veriler, hemen işlenmezse değerini kaybedebilir veya tamamen kaybolabilir. Bu nedenle, yapılandırılmamış verileri sürekli olarak alıp analiz edebilen ölçeklenebilir sistemlerin geliştirilmesi önemlidir. Literatürdeki çalışmaların çoğu mevcut şartlarda sistemin nasıl çalışacağı konusuna yoğunlaşmıştır.
Bu çalışma kapsamında, yukarıdaki problemlerden yola çıkarak, akan veriyi makine öğrenme algoritmaları kullanılarak anlık olarak analiz edebilen ölçeklenebilir bir sistem tasarımı amaçlanmıştır. Geliştirilen sistem ve algoritmalar, gerçek veri ve yapay veriler ile çalıştırılarak değerlendirme metrikleriyle sonuçlar elde edilmiş, ölçeklenme durumu anlık olarak izlenmiştir. Yapılan simülasyon çalışması sonucundaki veriler değerlendirilerek literatüre ve gelecek çalışmalara ışık tutmak amaçlanmıştır.
Reference16 articles.
1. Nittel S., 2015, Real-time Sensor Data Streams, Sigspatial Special, 7(2).
2. Kolajo T., Daramola O. and Adebiyi A., 2019, Big Data Stream Analysis: A Systematic Literature Review, Journal of Big Data, 6(1), pp. 47.
3. Krishnaswamy S., Gaber M. M. and Zaslavsky A., 2005, Mining Dat Streams: A Review, ACM Sigmod Record, 34(2), pp. 18-26.
4. Jing G., Clay W., Jiawei K., Nikunj C., Mohamad M., Latifur K. and Kevin W, 2011, Facing the Reality of Data Stream Classification: Coping with Scarcity of Labeled Data, Knowledge and Information Systems, 33, pp. 213-214.
5. Bifet A., Holmes G., Kirkby R. and Pfahringer B., 2011, Data Stream Mining a Practical Approach, https://moa.cms.waikato.ac.nz/downloads/, [Ziyaret tarihi: 15 Kasım 2020].