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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30328| Título: | Uma arquitetura orientada a serviços para produzir séries temporais a partir de fontes de dados heterogêneas |
| Título(s) alternativo(s): | A service-oriented architecture for producing time series from heterogeneous data sources |
| Autor(es): | Estanislau, Lucas Vidoto |
| Orientador(es): | Andrade, Sidgley Camargo de |
| Palavras-chave: | Análise de séries temporais Arquitetura de computador Banco de dados - Gerência Time-series analysis Computer architecture Data base management |
| Data do documento: | 3-Dez-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | ESTANISLAU, Lucas Vidoto. Uma arquitetura orientada a serviços para produzir séries temporais a partir de fontes de dados heterogêneas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2021. |
| Resumo: | Fenômenos e processos do mundo real podem ser analisados a partir de séries temporais, que são coleções de observações ao longo do tempo derivadas de diferentes fontes de dados – normalmente fontes de dados heterogêneas. No entanto, produzir e analisar múltiplas séries temporais a partir de fontes de dados heterogêneas é um desafio devido aos diferentes formatos, tipos e nı́veis de dados, bem como pela falta de ferramentas de integração e harmonização de dados. O presente trabalho estabelece uma arquitetura de serviço para integrar fontes de dados heterogêneas e produzir séries temporais em diferentes resoluções espaço-temporais. Uma abordagem baseada em regras permite harmonizar as séries temporais produzidas a partir de fontes de dados heterogêneas. A arquitetura proposta foi implementada e aplicada em um cenário de monitoramento de chuvas a partir de duas fontes de dados heterogêneas: sensores pluviométricos, disponibilizados pelo Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais, e sinais sociais de chuva, derivados da atividade do Twitter relacionada ao fenômeno da chuva. Como resultado, foi demonstrado que a arquitetura de serviço proposta é flexı́vel, por permitir lidar com diferentes fontes de dados, e independente de tecnologia, por permitir a implementação das partes como serviços. |
| Abstract: | Real-world phenomena and processes can be analyzed using time series, which are collections ofobservations over time derived from different data sources – typically heterogeneous data sources.Nonetheless, the production and analysis of multiple time series derived from heterogeneousdata sources are complex tasks owing to the different data formats, types, and levels, as well asthe lack of data integration and harmonization tools. This work designed a service architectureto integrate heterogeneous data sources and produce time series in different spatiotemporalresolutions. A rules-based approach that is capable of coupling different data sources toservice architecture was established to harmonize the time series. A concept proof applyingthe architecture was performed to analyze rain events from two distinct data sources: rainfallsensors provided by the Brazilian National Center for Monitoring and Early Warning of NaturalDisasters, and social rain signals derived from Twitter activity related to the rain phenomenon.The results show that the service architecture is flexible and technology-independent since itallows dealing with different data sources, coding styles, and language programming. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30328 |
| Aparece nas coleções: | TD - Tecnologia em Sistemas para Internet |
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