National Repository of Grey Literature 143 records found  beginprevious21 - 30nextend  jump to record: Search took 0.01 seconds. 
Big Data
Bútora, Matúš ; Bartík, Vladimír (referee) ; Hruška, Tomáš (advisor)
The aim of the bachelor thesis is to describe the Big Data issue and the OLAP aggregate operations. These operations are applied using Apache Hadoop technology. Most of the work is focused on the description of this technology. The last chapter contains application of aggregate operations and their implementation, following the conclusion of the work and the possibility for future development.
Network Traces Analysis Using Apache Spark
Béder, Michal ; Veselý, Vladimír (referee) ; Ryšavý, Ondřej (advisor)
The aim of this thesis is to show how to design and implement an application for network traces analysis using Apache Spark distributed system. Implementation can be divided into three parts - loading data from a distributed HDFS storage, supported network protocols analysis and distributed data processing. As a data visualization tool is used web-based notebook Apache Zeppelin. The resulting application is able to analyze individual packets as well as the entire flows. It supports JSON and pcap as input data formats. The goal of the application is to allow Big Data processing. The greatest impact on its performance has the input data format and allocation of the available cores.
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
V posledních letech jsou superpočítače stále větší a složitější, s čímž souvisí problém využití plného potenciálu systému. Tento problém se umocňuje díky nedostatku nástrojů pro monitorování, které jsou specificky přizpůsobeny uživatelům těchto systémů. Cílem práce je vytvořit nástroj, nazvaný Examon Web, pro analýzu a vizualizaci provozních dat superpočítače a provést nad těmito daty hloubkovou analýzu pomocí neurálních sítí. Ty určí, zda daná úloha běžela korektně, či vykazovala známky podezřelého a nežádoucího chování jako je nezarovnaný přístup do operační paměti nebo např. nízké využití alokovaých zdrojů. O těchto  faktech je uživatel informován pomocí GUI. Examon Web je postavený na frameworku Examon, který sbírá a procesuje metrická data ze superpočítače a následně je ukládá do databáze KairosDB. Implementace zahrnuje disciplíny od návrhu a implementace GUI, přes datovou analýzu, těžení dat a neurální sítě až po implementaci rozhraní na serverové straně. Examon Web je zaměřen zejména na uživatele, ale může být také využíván administrátory. GUI je vytvořeno ve frameworku Angular s knihovnami Dygraphs a Bootstrap. Uživatel díky tomu může analyzovat časové řady různých metrik své úlohy a stejně jako administrátor se může informovat o současném stavu superpočítače. Tento stav je zobrazen jako několik globálně agregovaných metrik v posledních 30 minutách nebo jako 3D model (či 2D model) superpočítače, který získává data ze samotných uzlů pomocí protokolu MQTT. Pro kontinuální získávání dat bylo využito rozhraní WebSocket s vlastním mechanismem přihlašování a odhlašování konkretních metrik zobrazovaných v modelu. Při analýze spuštěné úlohy má uživatel dostupné tři různé pohledy na danou úlohu. První nabízí celkový přehled o úloze a informuje o využitých zdrojích, času běhu a vytížení části superpočítače, kterou úloha využila společně s informací z neurálních sítí o podezřelosti úlohy. Další dva pohledy zobrazují metriky z výkonnostiního energetického hlediska. Pro naučení neurálních sítí bylo potřeba vytvořit novou datovou sadu ze superpočítače Galileo. Tato sada obsahuje přes 1100 úloh monitorovaných na tomto superpočítači z čehož 500 úloh bylo ručně anotováno a následně použito pro trénování sítí. Neurální sítě využívají model back-propagation, vhodný pro anotování časových sérií fixní délky. Celkem bylo vytvořeno 12 sítí pro metriky zahrnující vytížení procesoru, paměti a dalších části a např. také podíl celkového času procesoru v úsporném režimu C6. Tyto sítě jsou na sobě nezávislé a po experimentech jejich finální konfigurace 80-20-4-3-1 (80 vstupních až 1 výstupní neuron) podávaly nejlepší výsledky. Poslední síť (v konfiguraci 12-4-3-1) anotovala výsledky předešlých sítí. Celková úspěšnost  systému klasifikace do 2 tříd je 84 %, což je na použitý model velmi dobré. Výstupem této práce jsou dva produkty. Prvním je uživatelské rozhraní a jeho serverová část Examon Web, která jakožto rozšiřující vrstva systému Examon pomůže s rozšířením daného systému mezi další uživatele či přímo další superpočítačová centra. Druhým výstupem je částečně anotovaná datová sada, která může pomoci dalším lidem v jejich výzkumu a je výsledkem spolupráce VUT, UNIBO a CINECA. Oba výstupy budou zveřejněny s otevřenými zdrojovými kódy. Examon Web byl prezentován na konferenci 1st Users' Conference v Ostravě pořádanou IT4Innovations. Další rozšíření práce může být anotace datové sady a také rozšíření Examon Web o rozhodovací stromy, které určí přesný důvod špatného chování dané úlohy.
Investing on Atypical Market by Using the Business Intelligence tools
Svoboda, Ondřej ; Teršl, Michal (referee) ; Kříž, Jiří (advisor)
This thesis deals with summarization, processing, transformation and interpretation of large amounts of betting odds data. The goal of this thesis is to find out whether it is possible to invest in sports betting odds market without any previous knowledge about sport, using only mathematical skills and business intelligence tools.
Information System Assessment and Proposal for ICT Modification
Križanský, Ján ; Klusák, Aleš (referee) ; Koch, Miloš (advisor)
This thesis focuses on an assessment of the current information system in a small company followed by a plan proposal for its replacement. Main goal is to compare multiple different approaches to the process of implementing a new information system in a company and the use of methodical approach for their comparison. The result of this should be a recommendation to whether the information system should be replaced and if so, what will be the resulting gain for the company.
Big Data Analysis and Metadata Statistics in Medical Images Archives
Pšurný, Michal ; Kolář, Radim (referee) ; Harabiš, Vratislav (advisor)
This Diploma thesis describes issues of big data in healthcare focus on picture archiving and communication system. DICOM format are store images with header where it could be other valuable information. This thesis mapping data from 1215 studies.
Indexing of Big Text Data and Searching in the Indexed Data
Kozák, David ; Smrž, Pavel (referee) ; Dytrych, Jaroslav (advisor)
Tématem této práce je sémantické vyhledávání ve velkých textových datech. Cílem je navrhnout a implementovat vyhledávač, který se bude efektivně dotazovat nad sémanticky obohacenými dokumenty a prezentovat výsledky uživatelsky přívětivým způsobem. V práci jsou nejdříve analyzovány současné sémantické vyhledávače, spolu s jejich silnými a slabými stránkami. Poté je přednesen návrh nového vyhledávače s vlastním dotazovacím jazykem. Tento systém se skládá z komponent pro indexaci a dotazování se nad dokumenty, management serveru, překladače pro dotazovací jazyk a dvou klientských aplikací, webové a konzolové. Vyhledávač byl úspěšně navržen, implementován i nasazen a je veřejně dostupný na Internetu. Výsledky práce umožňují široké veřejnosti využívat sémantického vyhledávání.
Server Data Monitoring with Android Notification
Bohuš, Michal ; Polčák, Libor (referee) ; Holkovič, Martin (advisor)
Thesis is concerned with server data monitoring, messages generation and mobile application development for receiving notifications from server. Monitoring of the user's selected data takes place on the server. For data monitoring purposes were as source chosen NoSQL databases, SQL database and terminal within OS. Messages are generated based on user's specified rules over the monitored data. They can be sent both to an individual or group of people to e-mail or mobile application. Through the mobile application it is possible to subscribe or unsubscribe to receive messages and view recieved message.
Internet of Things Device Based on ZigBee and 6LoWPAN
Halász, Dávid ; Mlích, Jozef (referee) ; Musil, Petr (advisor)
Internet of Things is the latest phenomenon in the computing industry. Even if it has not been completely defined yet, we are already surrounded by various devices connected to the Internet. This thesis project focuses on low cost and low-power wireless solutions and on the on-line backend behind the architecture. At the same time the present work also deals with Cloud Computing which can provide a highly scalable runtime environment for this backend without building an infrastructure. To handle the huge amount of data collected by billions of devices, BigData services could be used in the same cloud space. The project is a collection of the theoretical background of the Internet of Things; so as a result, it provides the reader with an overview of the concept. It also provides a walktrough of the design, implementation and testing process of a complex agricultural Internet of Things solution.
Application for Big Data
Blaho, Matúš ; Bartík, Vladimír (referee) ; Hruška, Tomáš (advisor)
This work deals with the description and analysis of the Big Data concept and its processing and use in the process of decision support. Suggested processing is based on the MapReduce concept designed for Big Data processing. The theoretical part of this work is largely about the Hadoop system that implements this concept. Its understanding is a key feature for properly designing applications that run within it. The work also contains design for specific Big Data processing applications. In the implementation part of the thesis is a description of Hadoop system management, description of implementation of MapReduce applications and description of their testing over data sets.

National Repository of Grey Literature : 143 records found   beginprevious21 - 30nextend  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.