Configuração de um ambiente escalável usando Docker Swarm para aplicações de Big Data
| dc.contributor.advisor | Lima, João Vicente Ferreira | |
| dc.creator | Barden, Carla de Olivera | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-08T12:32:07Z | |
| dc.date.available | 2021-07-08T12:32:07Z | |
| dc.date.issued | 2021-02-10 | |
| dc.date.submitted | 2021 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21344 | |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2021. | por |
| dc.description.abstract | This work presents a private cloud environment virtualized at the operating system level for a big data framework. We use Docker with Docker Swarm and Spark for running three application tests: word count, sort, and the PI calculus. Our measures considered the execution time with the same input size and increasing the number of containers using Spark. Our results show the impact of increasing the number of Docker containers on the application’s performance for the same input file size. | eng |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Virtualização leve | por |
| dc.subject | Computação em nuvem | por |
| dc.subject | Big data | eng |
| dc.title | Configuração de um ambiente escalável usando Docker Swarm para aplicações de Big Data | por |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
| dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
| dc.description.resumo | A proposta deste trabalho foi apresentar um ambiente de nuvem privada, virtualizada a nível de sistema operacional, para provisionar um framework de Big Data. Para isso, foi utilizado o Docker em conjunto com o Docker Swarm e o Spark. Foram executadas três aplicações de teste, sendo elas: word count, sort e cálculo do número PI, medindo-se o tempo de execução enquanto manteve-se o tamanho da entrada e aumentou-se o número de contêineres executando o Spark. Apesar de o ambiente apresentar elasticidade e ser facilmente reproduzível, para um mesmo tamanho de entrada, os experimentos demonstraram o aumento do tempo de execução das aplicações conforme o incremento do número de contêineres. Ainda assim, demonstrou-se a viabilidade da configuração proposta, que pode apresentar vantagens dependendo do contexto. | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.publisher.initials | UFSM | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
| dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |
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TCC Ciência da Computação - Bacharelado [338]
Coleção de trabalhos de conclusão do Curso em Ciência da Computação - Bacharelado
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