000006074 001__ 6074 000006074 005__ 20170831220335.0 000006074 037__ $$aTAZ-TFM-2011-033 000006074 041__ $$aspa 000006074 1001_ $$aValer Palacios, Santiago 000006074 24500 $$aEvaluación de técnicas y sistemas de procesamiento de data streams 000006074 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2011 000006074 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000006074 520__ $$aLos sistemas y técnicas tradicionales para el procesamiento de datos no resultan adecuados en contextos donde existe un flujo de entrada continuo de datos altamente dinámicos (por ejemplo, en aplicaciones de monitorización, redes de sensores, etc.). Así, a diferencia de lo que sucede en un gestor de bases de datos tradicional, no podemos asumir que vamos a poder ejecutar consultas sobre un conjunto finito y estático de datos almacenados. Al contrario, tenemos que considerar situaciones en las que no es posible almacenar el conjunto completo de datos de entrada y donde las consultas van a estar ejecutándose de forma continua conforme llegan nuevos datos, en lugar de como una consulta instantánea donde únicamente se obtiene una respuesta. Este nuevo entorno tiene implicaciones en múltiples aspectos, tanto en lo referente a algoritmos de procesamiento de consultas, arquitecturas y técnicas de gestión de datos, como en la definición de nuevos lenguajes de consulta y operadores adecuados para manejar conjuntos ilimitados de datos. A lo largo del tiempo, han ido surgiendo diversas propuestas y sistemas para el procesamiento de estos flujos de datos (denominados en la literatura "data streams"). Se considerarán diversos sistemas existentes, como STREAM (Stanford University), Cougar (Cornell University), Aurora/Borealis (Brandeis University, Brown University, MIT),TinyDB (Berkeley University), NiagaraCQ (University of Wisconsin-Madison), TelegraphCQ (University of California, Berkeley), Nile (Purdue Univesity), Gigascope (AT&T Labs), ATLAS (INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique) o PLACE (Purdue Univesity) analizando en más detalle los sistemas que se consideren más relevantes. Se determinarán las características más destacables de cada aproximación, así como el estado del arte en relación a la aplicación de estos sistemas en entornos más novedosos, como entornos móviles, entornos distribuidos y redes de vehículos. Los objetivos de este Trabajo de Fin de Máster son: -Introducirse en la problemática del procesamiento de data streams. -Estudiar las aproximaciones existentes. -Comparar las propuestas más significativas, tanto cualitativamente como experimentalmente en los casos en los que se tenga acceso al prototipo. Como resultado del trabajo, se elaborará un documento con el estudio realizado y los resultados de la comparativa, que sirva como resumen del estado del arte en el campo. Se considerará el envío de dicho trabajo para su evaluación a alguna conferencia o revista relevante. 000006074 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería de Sistemas e Informática 000006074 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000006074 6531_ $$adata streams 000006074 6531_ $$agestión de datos 000006074 6531_ $$aprocesamiento de consultas 000006074 6531_ $$aconsultas continuas 000006074 6531_ $$amonitorización 000006074 6531_ $$adatos dinámicos 000006074 6531_ $$aredes de sensores 000006074 700__ $$aIlarri Artigas, Sergio$$edir. 000006074 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos 000006074 830__ $$aCPS 000006074 8560_ $$f484761@celes.unizar.es 000006074 8564_ $$s1049290$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/6074/files/TAZ-TFM-2011-033.pdf$$yMemoria (spa) 000006074 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:6074$$ptrabajos-fin-master$$pdriver 000006074 950__ $$a 000006074 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cCPS