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Tipo: TCC
Título: Pipeline de processamento de dados de dispositivos móveis em transporte coletivo urbano
Autor(es): Silva, Cleiton Monteiro da
Orientador: Roberto, Filipe Maciel
Palavras-chave: Pipeline;Processamento de dados;Dispositivos móveis;Big Data
Data do documento: 2022
Resumo: A cada dia, novos produtos ou serviços são criados buscando suprir uma necessidade existente, ou simplesmente melhorar a forma atual da solução oferecida. Com isso tem-se uma crescente nos volumes dos dados gerados por esses sistemas. Dispositivos móveis com os smartphones se tornaram onipresentes na vida cotidiana. Porém, esses dispositivos móveis têm limitações computacionais, com isso, é comum que sistemas modernos façam o uso de computação em nuvem para as tarefas de análise de dados gerados pelos dispositivos. O fluxo completo de análise de dados passa por diversas etapas como: coleta, formatação, transmissão de forma segura, armazenamento, processamento, análise, disponibilização dos resultados. Com isso tem-se o pipeline que é um padrão de design de software que fornece a capacidade de construir e executar uma sequência de operações. Assim, é possível estabelecer ferramentas e soluções para todas as fases do fluxo. Este trabalho apresenta uma proposta de solução para o processamento desses dados por meio da criação de um pipeline para processamento de fluxo de dados para aplicações móveis. A solução foi feita usando ferramentas como Apache Storm(Framework de processamento em fluxo), Apache Kafka(Framework de processamento em fluxo), MongoDB( Banco de dados orientado a documentos), Express.js(Framework para Node.js) para a parte de processamento e Flutter(Framework para construir aplicativos multiplataforma) para construção de aplicações móveis. Com o pipeline proposto, foi criado um sistema de teste que habilita a notificação de passageiros sobre a proximidade de um veículo de transporte urbano de interesse. Foi demonstrada a competência do pipeline para a construção desse padrão de operação. Foi realizado uma série de testes manuais para o cenário proposto de utilização, porém, testes mais robustos precisam ser realizados de modo a comparar desempenho com outras soluções possíveis e escalabilidade.
Abstract: Every day, new products or services are created seeking to meet an existing need, or simply improve the current form of the solution offered. As a result, there is an increase in the volumes of data generated by these systems. Mobile devices like smartphones have become ubiquitous in everyday life. However, these mobile devices have computational limitations, so it is common for modern systems to use cloud computing for data analysis tasks generated by the devices. The complete flow of data analysis goes through several steps such as: collection, formatting, secure transmission, storage, processing, analysis, and availability of results. The pipeline is a software design pattern that provides the ability to build and execute a sequence of operations. Thus, it is possible to establish tools and solutions for all phases of the flow. This work presents a proposal for a solution for processing this data through the creation of a pipeline for processing data streams for mobile applications. The solution was made using tools like Apache Storm(Stream Processing Framework), Apache Kafka(Stream Processing Framework), MongoDB(Document Oriented Database), Express.js(Framework for Node.js) for the part and Flutter(Framework for building cross-platform applications) for building mobile applications. With the proposed pipeline, a test system was created that enables the notification of passengers about the proximity of an urban transport vehicle of interest. The competence of the pipeline for the construction of this operating pattern was demonstrated. A series of manual tests were carried out for the proposed scenario of use, however, more robust tests need to be performed in order to compare performance with other possible solutions and scalability.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64493
Aparece nas coleções:ENGENHARIA DE SOFTWARE - RUSSAS - Monografias

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