Bulut tabanlı uyarlanabilir melez veri modelinin ve erişim çerçevesinin geliştirilmesi
Development of a cloud based customizable hybrid data model and access framework
Yazar: NAİL DİKER
Danışman: DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde birçok olay, durum ve etkileşimin veri olarak kayıt altına alınmaktadır. Buna paralel iş yaşamında her sektörde otomasyon süreçleri önem kazanmakta ve yaygınlaşmaktadır. Dolayısı ile kullanılan iş uygulamalarının sayısı artmaktadır. Uygulamaların ürettikleri veriler çeşitlenmekte ve çoğalmaktadır. Veri dünyasındaki çeşitlilik sorunu günden güne çoğalmaktadır. Bu soruna çözüm üretmek için öncelikle sorunun net olarak ifade edilmesi gerekmektedir. Bu tez kapsamında veri dünyasındaki çeşitlilik, veri modeli, veritabanı yönetim sistemi ve veri şeması çeşitliliği şeklinde sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırmaya uygun olarak akademi ve endüstride önerilen çeşitli çözümler incelenmiştir, her bir çözümün örnek durumları üzerinde durulmuştur. Benzer yaklaşıma sahip çeşitli çözümler bir araya getirilerek çözümlerin de bir sınıflandırılması yapılmıştır. 
Tez kapsamında sunulan örnek durum senaryoları, veri modeli, veritabanı yönetim sistemi ve veri şeması çeşitliliğinin gözlemlendiği endüstrideki gerçek problemlerden alınmıştır. Bu senaryolar, benzer iş problemlerini çözen uygulamaların çeşitli veri kaynaklarında yer alan ve çeşitli veri şemalarına uygun olarak saklanan verilerine ortak ve bütünleşik erişim gereksinimi üzerinde durmaktadır. Örnek durum senaryolarındaki problemlere, literatürde bulunan çözüm yöntemlerinin nasıl çözüm getireceği incelenmiş ve çözüm önerilerinin işlem adımları belirlenmiştir. Çözüm önerilerindeki ortak geliştirme adımları teknoloji detaylarından soyutlanarak kavramsal olarak tanımlanmıştır. Geliştirme adımları temel alınarak her bir çözüm önerisinin gerçekleştirme zorluk derecesi hesaplanmıştır.
Mevcut çözüm önerilerinden farklı olarak esnek ve anlamsal temsil yetenekleri kuvvetli bir çözüm önerisi geliştirilmiştir. Çözüm önerisi, çeşitli veri modellerini kavramsal düzeyde temsil etmeyi hedeflemiştir. Kavramsal düzeyde, çeşitli veri modelleri ve farklı veri modellerini temel alarak geliştirilen veritabanı yönetim sistemlerinin özellikleri Melez Veri Yönetimi Üst Modeli'nde bir araya getirilmiştir. Melez Veri Yönetimi Üst Modeli, ontoloji olarak gerçekleştirilmiştir. Bu ontoloji, Melez Veri Yönetimi Ontoloji'sidir. Melez Veri Yönetimi Ontolojisi, anlamsal temsil açısından güçlü ve genişletilebilen bir yapıda oluşturulmuştur. Akademi ve endüstride yaygın olarak kabul görmüş veri modellerinin tek bir üst modelde bütünleştirilmesi Melez Veri Yönetimi Üst Modeli ile sağlanmıştır. Bu modeli temel alan servis olarak veri erişimi sağlayan bir mimari tasarlanmıştır. Mimari, bulut hizmeti olarak üyelikle hizmet sunabilecek şekilde genişletilebilir olarak tasarlanmıştır. Mimarinin en önemli hedeflerinden biri; veri modelleri ve veritabanı yönetim sistemlerindeki çeşitliliği soyutlayarak uygulamaların buluttan veri erişimi hizmeti alabilmesine olanak sağlamaktır. Servislerin bir bölümü üye ortamında çalışırken bir bölümü ise merkezi şekilde bulut üzerinde hizmet vermektedir. Melez Veri Yönetimi Üst Modeli ve Melez Veri Erişim Mimarisi kullanılarak örnek durum senaryolarının geliştirme adımları ortaya konmuştur. Bu geliştirme adımları düzeyinde çözüm önerisinin zorluk derecesi belirlenmiştir. Mevcut çözüm önerileri ile çalışma kapsamında önerilen çözüm yöntemi karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda önerilen çözüm zorluk derecesi açısından en olumlu sonuç elde edilmiştir.

Abstract:
Today, many events, situations and interactions are recorded as data. In parallel, automation processes are gaining importance and becoming widespread in every sector in business life. Therefore, the number of business applications used is increasing. The data produced by the applications are diversified and reproduced. The problem of diversity in the data world is increasing day by day. In order to find a solution to this problem, the problem must be clearly expressed. Within the scope of this thesis, the diversity in the data world is classified as data model, database management system and data scheme diversity. In accordance with this classification, various solutions proposed in academia and industry were examined, and the sample cases of each solution were emphasized. A classification of the solutions was made by combining various solutions with a similar approach.
The case scenarios presented within the thesis are taken from the real problems in the industry, where the data model, database management system and data scheme diversity are observed. These scenarios focus on the need for shared and integrated access to the data of applications that solve similar business problems, which are located in various data sources and stored in accordance with various data schemes. The solution methods in the case scenarios, how the solution methods in the literature will bring solutions, are examined and the steps of the solution suggestions are determined. Joint development steps in solution proposals are conceptually defined by isolating from technology details. Based on the development steps, the degree of difficulty of realizing each solution proposal was calculated.
Unlike existing solutions, a flexible and semantic representation solution has been developed. The solution proposal aimed to represent various data models at the conceptual level. At the conceptual level, the features of database management systems developed on the basis of various data models and different data models are combined in the Hybrid Data Management Metamodel. Hybrid Data Management Metamodel was realized as ontology. This ontology is Hybrid Data Management Ontology. Hybrid Data Management Ontology has been created in a strong and extensible structure in terms of semantic representation. Integration of widely accepted data models in academia and industry in a single supermodel was achieved with the Hybrid Data Management Metamodel. An architecture that provides data access is designed as a service based on this model. The architecture is designed to be extensible to offer membership as a cloud service. One of the most important goals of architecture; to enable applications to receive data access services from the cloud by abstracting the diversity of data models and database management systems. While some of the services work in a member environment, some of them serve centrally on the cloud. Using the Hybrid Data Management Metamodel and the Hybrid Data Access Architecture, the development steps of case study scenarios have been introduced. The level of difficulty of the solution proposal was determined at the level of these development steps. The existing solution suggestions and the proposed solution method within the scope of the study were compared. As a result of the comparison, the most positive result was obtained in terms of the proposed solution difficulty level.