|
|
Big Data
Bútora, Matúš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Hruška, Tomáš (vedoucí práce)
Cieľom bakalárskej práca je popísať problematiku Big Data a agregačné operácie OLAP pre podporu rozhodovania, ktoré sú na ne aplikované pomocou technológie Apache Hadoop. Prevažná časť práce je venovaná popisu práve tejto technológie. Posledná kapitola sa zaoberá spôsobom aplikovania agregačných operácií a problematikou ich realizácie. Nasleduje celkové zhodnotenie práce a možnosti využitia výsledného systému do budúcna.
|
|
|
Zpracování síťové komunikace v prostředí Apache Spark
Béder, Michal ; Veselý, Vladimír (oponent) ; Ryšavý, Ondřej (vedoucí práce)
Táto práca rieši spôsob návrhu aplikácie na analýzu dát sieťovej komunikácie v prostredí distribuovaného systému Apache Spark. Implementáciu je možné rozdeliť do troch častí. Prvou je načítanie dát z distribuovaného úložiska HDFS, druhou analýza podporovaných sieťových protokolov a treťou distribuované vyhodnotenie výsledkov. Po vyhodnotení sú výstupy zobrazené v prostredí Apache Zeppelin. Výsledná aplikácia je schopná analyzovať jednotlivé pakety ako aj celé sieťové toky. Podporovanými formátmi vstupných dát sú pcap a JSON. Hlavným prínosom aplikácie je možnosť spracovania veľkých objemov dát. Jej výkonnosť je ovplyvnená hlavne formátom vstupných dát a využitím dostupných výpočetných jadier.
|
|
|
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
|
|
| |
|
|
Posouzení informačního systému firmy a návrh změn
Križanský, Ján ; Klusák, Aleš (oponent) ; Koch, Miloš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá posouzením stávajícího informačního systému v malém podniku a zpracováním plánu pro jeho nahrazení. Hlavním cílem je porovnání několika různých přístupů k pořizování informačního systému a využití metodického přístupu k jejich srovnání. Výsledkem by mělo být doporučení, zdali má dojít k výměně informačního systému, a pokud ano, tak zhodnotit výsledný přínos nového systému.
|
|
| |
|
|
Indexing of Big Text Data and Searching in the Indexed Data
Kozák, David ; Smrž, Pavel (oponent) ; Dytrych, Jaroslav (vedoucí práce)
The topic of this thesis is semantic searching over big textual data. The goal is to design and implement a search engine that queries the semantically enhanced documents efficiently and has a user friendly interface for working with the results. Firstly, state of the art solutions along with their strengths and shortcomings are analyzed. Then a design for new search engine is presented along with a specialized query language. The system consists of components for indexing and searching the documents, management server, compiler for the query language and two clients, web based and command line. The engine has been successfully designed, developed and deployed and is available via the Internet. As a result of that, the possibility of using of the semantic searching is available to a wide audience.
|
|
|
Monitorování dat na serveru a následná notifikace pro systém Android
Bohuš, Michal ; Polčák, Libor (oponent) ; Holkovič, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá monitorovaním dát, generovaním správ a vytvorením mobilnej aplikácie pre odoberanie notifikácii zo servera. Monitorovanie užívateľom zvolených dát prebieha na serveri. Pre účely sledovania hodnôt boli ako zdroj vybrané NoSQL databázy, SQL databáza a terminál v rámci OS. Na základe užívateľom stanovených pravidiel nad monitorovanými dátami sa generujú správy. Tie môžu byť odoslané ako jednotlivcovi, tak skupine ľudí na e-mail alebo do mobilnej aplikácie. Prostredníctvom mobilnej aplikácie je možné sa prihlásiť alebo odhlásiť z odberu správ a zobrazovať prijatú správu.
|
|
|
Internet of Things zařízení s podporou ZigBee a 6LoWPAN
Halász, Dávid ; Mlích, Jozef (oponent) ; Musil, Petr (vedoucí práce)
Internet věcí je nejnovější trend v počítačovém průmyslu. I když ještě nebyl zcela jasně definován, jsme již obklopeni různými zařízeními připojenými k internetu. Tato diplomová práce se zaměřuje na nízkonákladová a úsporná bezdrátová řešení a na on-line backend v pozadí této architektury. Zároveň se tato práce zabývá Cloud Computingem, který je schopen poskytnout vysoce škálovatelné prostředí pro běh tohoto backendu bez budování infrastruktury. Aby bylo možné zvládnout obrovská množství dat poskytnutých miliardami zařízeními, dalo by se využít služeb BigData v tom stejném prostředí cloudu. Projekt shrnuje teoretické pozadí konceptu Internetu věcí na základě dostupných materiálů. Výsledkem výzkumu je přehled konceptu, který poskytuje popis procesu návrhu, implementace a testování komplexního zemědělského řešení pro internet věcí.
|
|
|
Aplikace pro Big Data
Blaho, Matúš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Hruška, Tomáš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá popisom a analýzou konceptu Big Data a ich spracovaním a využitím v procese podpory rozhodovania. Navrhované spracovanie vychádza z konceptu MapReduce navrhnutého pre spracovanie Big Data. Teoretická časť tejto práce z veľkej časti, pojednáva o systéme Hadoop, ktorý poskytuje implementáciu tohoto konceptu. Jeho pochopenie je kľúčovou vlastnosťou pre správny návrh aplikácií spúšťaných v tomto systéme. Práca tiež obsahuje návrh konkrétnych aplikácií na spracovanie Big Data. V implementačnej časti práce sa nachádza popis správy systému Hadoop, popis implementácie aplikácií MapReduce a popis ich testovania nad testovacími sadami dát.
|
host ::
RSS.