GZKTS verilerini büyük veri mimarisine dönüştürmek için bir çerçeve
A framework for transforming RTLS data to big data architecture
Yazar: CEREN BAHAR YILMAZ
Danışman: PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez, GZKTS veri mimarisinin Apache Cassandra kullanılarak gelenekselden büyük veri mimarisine geçişini ele almaktadır. Geçiş, GZKTS tarafından üretilen büyük verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için NoSQL veritabanlarının avantajlarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. NoSQL veritabanlarının popüler çeşitlerini performans, ölçeklenebilirlik ve veri tutarlılığı açısından karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir.
GZKTS'nin kısa ve uzun vadeli analitik ihtiyaçlarını karşılamak için veri mimarisini dönüştürme potansiyelini incelemektedir. Çalışma ayrıca Apache Cassandra'nın veri modelleme, sorgu odaklı tasarım, fiziksel veri modeli optimizasyonu, şema tasarımı, indeksleme ve sorgu dili farklılıkları gibi özel tasarım ilkelerini incelemektedir. GZKTS veri yönetimi ve analizi için büyük veri teknolojilerinin önemini vurgulamakta ve operasyonel verimlilik ve güvenlikle ilgili değerli bilgiler sağlamaktadır. Araştırma bulguları, Apache Cassandra gibi NoSQL veritabanlarının depolama verimliliği ve sorgu performansı açısından avantajlar sunduğunu göstermektedir.
SQL'den NoSQL'e geçiş yapmayı düşünen kuruluşlar için bir rehber niteliğinde olan tez, riskleri azaltmak ve performansı optimize etmek için eyleme geçirilebilir bilgiler sunmaktadır. Gelecekteki araştırma alanları arasında farklı dosya formatlarının, paralel işleme araçlarının ve Apache Spark tabanlı veri işleme tekniklerinin incelenmesi yer almaktadır.

Abstract:
This thesis addresses the transition of the RTLS data architecture from a traditional to a big data architecture using Apache Cassandra. The transition aims to evaluate the advantages of NoSQL databases for processing and analysing the big data generated by RTLS. It comparatively analyses popular varieties of NoSQL databases in terms of performance, scalability and data consistency.
It examines the potential for transforming the data architecture to meet the short and long-term analytical needs of RTLS. Furthermore, the study examines the specific design principles of Apache Cassandra, including data modelling, query-first approach, physical data model optimisation, schema design, indexing and query language differences. It emphasises the significance of big data technologies for RTLS data management and analysis, and provides valuable insights regarding operational efficiency and security. The research findings indicate that NoSQL databases, such as Apache Cassandra, offer advantages in terms of storage efficiency and query performance.
As guidance for organisations contemplating a transition from SQL to NoSQL, the thesis offers actionable insights to mitigate risks and optimise performance. Future research avenues include the investigation of diverse file formats, parallel processing tools and Apache Spark-based data processing techniques.