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http://hdl.handle.net/10362/7032
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| Title: | Persistência de dados na cloud recorrendo a uma estrutura de dados métrica |
| Authors: | Rio, José Henrique Martins Cabrita |
| Advisor: | Duarte, Sérgio |
| Keywords: | Sensoriamento participado Persistência na cloud Pesquisa por proximidade |
| Issue Date: | 2011 |
| Publisher: | Faculdade de Ciências e Tecnologia |
| Abstract: | A rápida evolução dos dispositivos móveis, nomeadamente através da integração de
sensores, tem permitido o aparecimento de novos paradigmas de aplicações, como o sensoriamento
participado. Explorando a mobilidade, captura e partilha de dados por vários
utilizadores tem-se por objectivo a criação de novas interpretações do mundo físico.
Contudo, a validade e interesse desses dados não se esgota momentaneamente, havendo
grande interesse na preservação destes. A sua persistência possibilita, por exemplo, criar
aplicações onde se explora uma dimensão de evolução temporal ou histórica.
O armazenamento de grandes quantidades de dados, como os provenientes do sensoriamento
participado, levanta diversos problemas. Além de exigir uma capacidade
crescente adequada e uma ampla disponibilidade dos dados, há também a necessidade
de os organizar de modo a assegurar um acesso eficiente.
Nesta dissertação é proposta uma solução para a persistência de dados de sensoriamento
participado baseada no armazenamento em cloud e no recurso a uma estrutura
de dados métrica, com vista à sua indexação. Por um lado, procura-se beneficiar da capacidade
quase infinita da cloud. Por outro lado, organizando os dados com base numa
função de distância métrica, pretende-se explorar os padrões de forte relação geográfica
e temporal, tipicamente associados aos dados de sensoriamento participado. A avaliação
experimental do protótipo realizado na plataforma Google App Engine mostra que esta
abordagem atinge os objectivos principais, apresentando tempos de acesso adequados. |
| Description: | Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Informática |
| URI: | http://hdl.handle.net/10362/7032 |
| Appears in Collections: | FCT: DI - MA Dissertations
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