StormSOM –Clusterização em Tempo-Real de Fluxos de Dados Climáticos Distribuídos no Contexto de BigData
Stream Computing, Neural Network, BigData
Cresce cada vez mais a quantidade de cenários e aplicações que necessitam de processamento e respostas em tempo real e que se utilizam de modelos matemáticos e de mineração de dados a fim de garantir a melhor suporte à tomada de decisão. Neste trabalho, propomos um algoritmo autoral, chamado StormSOM, que consiste em um modelo arquitetural de processamento, baseado em topologia, para a clusterização de grandes volumes de fluxos, contínuos e infinitos, de dados com respostas em tempo real, através do uso de redes neurais artificiais conhecidas como mapas auto-organizáveis. Os experimentos e simulações foram realizadas em um ambiente de Cloud Computing sobre um conjunto de dados climáticos. Os resultados mostram a eficiência da proposta ao garantir que o modelo neural utilizado possa gerar respostas em tempo real para o processamento de Big Data.