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Suporte para séries temporais em plataforma e-Science

Nos últimos anos têm ganho popularidade soluções de gestão de dados que não seguem a abordagem objeto-relacional tradicional, nos casos em que não é necessário manter transações ACID nem é necessária a utilização de SQL para a interrogação às bases de dados onde são guardados esses dados. As bases de dados NoSQL diferem da abordagem relacional por usarem estruturas de dados chave-valor, coluna, grafo ou documento, e estão a ser cada vez mais usadas em aplicações que tratam a chamada Big data.No domínio de aplicação das Ciências da terra, nomeadamente a utilização de sensores laser (LiDAR) para a análise das condições de vento em instalações de torres eólicas de produção de energia elétrica, são produzidas séries temporais usadas posteriormente por investigadores da área nos seus trabalhos de investigação. Devido à enorme quantidade de informação que é produzida por estes sensores, torna-se ineficiente a utilização de base de dados relacionais para o armazenamento das séries temporais produzidas.O objetivo desta dissertação será analisar as soluções de gestão de dados NoSQL existentes para, posteriormente, aplicar essa abordagem no âmbito do projeto Windscanner.eu. Neste trabalho pretende-se também desenhar, implementar e testar uma plataforma e-Science com suporte a uma API REST de serviços que possa ser usada para carregar ou descarregar séries temporais e uma Aplicação Web para ser usada pelos investigadores do domínio para gerir objetos de investigação. / In the last few years database management systems solutions, that do not follow the traditional object-relational approach, have gained popularity in specific cases where it is not necessary to maintain ACID properties or use SQL to query the database. The NoSQL databases differ from relational approach because they use different kinds of structures to store the data like key-value data structures, columns, graphs or documents and they are being increasingly used in applications that deal with the so called Big data.In the scope of Earth Sciences, including the use of laser sensors (LiDAR) for the analysis of wind conditions on wind towers facilities for electricity production, are produced time series later used by researchers in their work research. Due to the huge amount of information that is produced by these sensors, it is inefficient to use relational database management systems to store time series.The first objective of this dissertation is to analyse the existent NoSQL data management solutions and then apply one of these solutions in the Windscanner.eu project. The second objective is to design, implement and test an e-Science platform to support RESTful web services that can be used to download or upload time series and a Web application that will be used by researchers to manage research objects.

Identiferoai:union.ndltd.org:up.pt/oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/83484
Date28 July 2015
CreatorsJosé Tiago Paiva Antunes Magalhães
ContributorsFaculdade de Engenharia
Source SetsUniversidade do Porto
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação
Formatapplication/pdf
RightsopenAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

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