Banca de QUALIFICAÇÃO: MÁRCIO ALVES DE MACÊDO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MÁRCIO ALVES DE MACÊDO
DATA: 27/11/2014
HORA: 14:00
LOCAL: UdelaR
TÍTULO:

Máquina de Redução de Grafos para Big Data 


PALAVRAS-CHAVES:

Serviços web, Composição de serviços, Máquina de redução de grafos, Big data, BPEL, PEWS. 


PÁGINAS: 67
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Linguagens de Programação
RESUMO:

A composição de serviços web permite a criação de novos serviços web a partir de serviços web já existentes. Linguagens que permitem criar composições de serviços web com base em fluxos de trabalho, como BPEL e PEWS, são utilizadas com frequência. Máquinas de redução de grafos, utilizadas na implementação de linguagens funcionais, permitem avaliar grafos através da aplicação de sucessivas regras de redução de forma elegante e eficiente. No entanto a quantidade de dados armazenada para posterior processamento aumenta a cada dia. A solução mais comum para uma organização quando o conjunto de dados a ser processado excede a capacidade de processamento é utilizar alguma solução baseada em big data. Assim como nos serviços web, as ferramentas de big data possuem meios para criar composições de tarefas de big data. Infelizmente cada ferramenta de composição para big data possui uma curva de aprendizado acentuada para indivíduos que já possuem conhecimento de linguagens de composição de serviços web como BPEL e PEWS. Este trabalho pretende definir uma linguagem para a criação de composição de serviços web em conjunto com tarefas de big data, definir uma máquina de redução de grafos que permita a avaliação dos grafos gerados a partir de programas definidos na linguagem proposta e implementar esta máquina como prova de conceito. Espera-se que com esta proposta desenvolvedores que já conheçam linguagens como BPEL e PEWS possam implementar composições de big data utilizando o conhecimento prévio destas linguagens, bem como permita que composições possam utilizar tanto serviços web como tarefas de big data. 


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1221251 - MARTIN ALEJANDRO MUSICANTE
Interno - 1495704 - UMBERTO SOUZA DA COSTA
Externo à Instituição - ALBERTO PARDO - URep
Externo à Instituição - GENOVEVA VARGAS SOLAR - CNRS
Notícia cadastrada em: 14/11/2014 11:09
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