İşbirlikçi mikroservisler ile gerçek zamanlı video görüntüleri üzerinde çok değişkenli filtreleme: akıllı trafik sistemleri uygulaması
Multivariable filtering on real-time video images with collaborative microservices: smart traffic systems application
Yazar: SEDA KUL
Danışman: PROF. DR. AHMET SAYAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, video akışları üzerinden belirli bir aracı izlemeye yönelik işbirlik içinde çalışan yeni bir mikroservis mimarisi önerilmektedir. Yayınla/abone ol modeline dayalı olarak anahtar sorgusu ile video parçalarını alma problemi incelenmiştir. Sunulan çerçevede verinin işlenmesi ve iletilmesi için katmanlı mimari yapısı geliştirilmiştir, (i) Veri toplama katmanında: gerçek zamanlı olarak veri almak ve iletmek için yayınla/abone ol paradiması kullanılır. (ii) Sınıflandırıcı katmanında: mikro hizmetler, çevrim dışı olarak eğitilmiş yapay zeka modellerine göre görüntülerde filtreleme işlemlerini gerçekleştirir ve her özelliği birer olay/konu olarak Apache Kafka topik olarak yayınlar.  (iii) İşbirlikçi-Sınıflandırıcı katmanında: Mikro hizmetler otomatik olarak kendi kendine bu topiklere abone olarak, topiklerin ikili kombinasyonunu oluşturur. (iv) Son katman olan Kompleks-İşbirlikçi-Sınıflandırıcı katmanında bulunan tüm mikro hizmetler tüm olasılıkları bir araya getirerek daha fazla topiğin yayınlanmasını sağlarlar. 
Tüm bu senaryolar aynı zamanda güvenliğin önemini de vurgulamaktadır. Kriptografi, verinin korunmasında bilginin şifrelendiği bir yöntemdir. Kriptografik algoritmalar çeşitli şekillerde kullanılabilir. İdeal bir dünyada, düşük maliyetli, yüksek performanslı bir şifreleme yöntemine ihtiyaç duyulmaktadır. Yaygın olarak kullanılan Triple Data Encryption Algorithm (3DES), Advanced Encryption Standard (AES), Blowfish, CAST5, Rivest Cipher 4 (RC4) ve Rivest–Shamir–Adleman (RSA) kriptografik algoritmalarının, maliyet ve performansları mesaj ve anahtar uzunluğuna göre analiz edilerek yayınla/abone ol iletişim yöntemini güvence altına almak için uygulandı. 
Son olarak, çözümümüz ara katman yazılımından bağımsız olarak uygulanır ve bu çerçeve popüler içerik tabanlı ağ uygulaması üzerinden güvenli bir şekilde gerçekleştirilir. Performans analizi, çözümümüzün ölçeklenebilir olduğunu göstermektedir.

Abstract:
In this thesis, a new collaborative microservice architecture is proposed to monitor a specific vehicle over video streams. Based on the publish/subscribe model, the problem of retrieving video segments with key query is investigated. Layered architecture has been developed for processing and transmitting data in the presented framework, (i) In the data collection layer: publish/subscribe paradigm is used to receive and transmit data in real time. (ii) At the Classifier layer: microservices filter images based on artificial intelligence models trained offline and publish each feature topically in Apache Kafka as an event/topic. (iii) At the Merger-Classifier layer: Microservices automatically subscribe to these topics, creating binary combinations of topics. (iv) All microservices in the last layer, the Complex-Merger-Classifier layer, combine all possibilities and enable more topics to be published.
All these scenarios also highlight the importance of security. Cryptography is a method in which information is encrypted to protect data. Cryptographic algorithms can be used in a variety of ways. In an ideal world, a low-cost, high-performance encryption method is needed. The cost and performance of the widely used Triple Data Encryption Algorithm (3DES), Advanced Encryption Standard (AES), Blowfish, CAST5, Rivest Cipher 4 (RC4) and Rivest–Shamir–Adleman (RSA) cryptographic algorithms were analyzed by message and key length. implemented to secure the publish/subscribe communication method.
Finally, our solution is implemented independently of the middleware, and this framework is implemented securely over the popular content-based network application. Performance analysis shows that our solution is scalable.