Approche hybride pour la sélection des services en nuage adaptée au Big Data
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Approche hybride pour la sélection des services en nuage adaptée au Big Data

Saly Elbaz

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Processus de hiérarchie analytique floue (FAHP) utilisant la méthode de la moyenne géométrique pour sélectionner le meilleur cadre de traitement

Les données volumineuses nécessitent une grande capacité de stockage et des cadres de traitement solides pour le nettoyage, le traitement et l'analyse.

Heureusement, le cloud computing offre de nombreux services et cadres de traitement qui facilitent le stockage et le traitement des big data.

Nous avons utilisé les méthodes MCDM pour résoudre ce problème de décision et évaluer cinq cadres de traitement de données volumineuses (Spark, Hadoop, Flink, Storm et Samza) sur la base de douze critères.

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B.Sc.

de systèmes d'information 2015, pré-master diplômé 2017, Faculté d'informatique et d'information, Université de Mansoura.


Fiche technique

Auteur
Saly Elbaz
Langue
Français

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