Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
652605		Analysis and evaluation of big data clusters in different cloud computing environments / Büyük veri kümelerinin farklı bulut bilişim ortamlarında analizleri ve değerlendirilmesi Yazar:AİMEN MUKHTAR ALTAHİR RMİS Danışman: PROF. DR. AHMET ERCAN TOPCU Yer Bilgisi: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 131 s.
Bulut teknolojisi, kurumsal uygulamalar sunmanın en iyi yolu ve yenilikler başlatan veya altyapılarını genişleten şirketler için tercih edilen çözüm haline gelmiştir. NoSQL veri tabanı genellikle büyük veri işleme için kullanılabilirlik ve esneklik sağlamak amacıyla kullanılmaktadır. Ancak, dağıtılmış ve paralel işleme ortamlarında, NoSQL veri tabanının henüz kapsamlı bir değerlendirmesi yapılmamıştır. Bunun yanı sıra NoSQL çok sayıda verilerin depolama ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için geliştirilmiştir. Ancak farklı NoSQL teknolojileri bulunmakta ve bunların birçoğu ayrıntılı olarak karşılaştırılmamıştır. Belirli uygulama alanlarında doğru veri tabanının seçimi için NoSQL veri tabanlarının performansını belirlemek çok önemli olmaktadır. Bulut ortamının esnekliğinden yararlanmak amacıyla bulut bilişim alanını kullanarak işleyebilen çeşitli veri tabanları ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışmasında sistemlerin dağıtıldığı bir bulut ortamını (yani bir bulutta veya yerel bir veri merkezi kümesinde) kullanarak NoSQL veri tabanlarını değerlendirerek analiz etmek için bir model geliştirilmiştir. Sonrasında, bu sistemin performansını analiz etmek için bulut bilişim ve iç kümeler ortamlarında en popüler NoSQL veri tabanlarıyla (MongoDB ve Riak KV) bu modeli kullanarak değerlendirmeler yapılmıştır. Performansın ve gecikmenin izlenmesi de dahil olmak üzere performans değerleri farklı parametrelerle değerlendirilerek karşılaştırma yapılmıştır. Bu geliştirilen model mimarisi, diğer bulutların yanı sıra diğer veri tabanlarını da kullanma yeteneğine sahiptir. Ayrıca üç farklı bulut bilişim altyapısında model sisteminin değerlendirilmesi yapılmıştır. Model mimarisi, diğer bulutların yanı sıra diğer veri tabanlarını da kullanabilmektedir. Ayrıca, bulut bilişim platformlarındaki (CCP) bu veri tabanlarının performans kriterlerini belirlemek için birçok deneye dayanarak karşılaştırma yapan karar ağacı oluşturulmuştur. Bu çalışmanın ana bulguları şu şekildedir: (i) MongoDB'yi özellikle bir küme ortamında büyük miktarda veri okumak ve yazmak açısından Google Cloud ile entegre ederek elde edilen performans kazançları; (ii) Google Cloud altyapısı, dağıtılmış ortam ve büyük verilerin kullanılmasında daha iyi yönetilebilir ve verimli olduğu ortaya çıkmaktadır ve diğer bulut altyapılarından daha iyi sonuçlar vermiştir; (iii) Sonuçlar ayrıca Riak KV'nin hem Google Cloud hem de OpenStack bulut alytapılarında, kullanımına yönelik olarak özellikle güncellem gecikmesi açısından Riak KV'nin performans açısından sınırlarını göstermiştir. Anahtar Kelimeler: NoSQL; bulut bilişim; MongoDB; Riak KV; büyük veri; küme; YCSB;
Cloud technology has become the supreme way to deliver enterprise applications and the preferred solution for companies launching innovations or extending their infrastructure. NoSQL databases are often used to provide availability and flexibility for big data processing. However, in distributed and parallel processing environments, there has not yet been a comprehensive evaluation of NoSQL databases. NoSQL was developed to better meet the data storage needs of a large number of records, but there are different kinds of NoSQL technologies, and most have not been thoroughly compared. Understanding the performance of NoSQL databases is essential for the selection of the correct database for a specific application. Several databases have emerged that can handle the cloud domain to take advantage of the flexibility of the cloud environment. The aim of this dissertation is to develop a model to evaluate and analyze NoSQL databases using a cloud environment where these systems are deployed (i.e., in a cloud or a local data center cluster). This model is then evaluated with the most popular NoSQL databases in cloud computing (MongoDB and Riak KV) and internal cluster environments to analyze the performance of those two systems. A number of aspects of performance, including monitoring throughput and latency, are compared. The model architecture has the ability to use other databases as well as other clouds. An evaluation of the model system in three cloud computing infrastructures is also presented. The model architecture can use other databases as well as other clouds. Furthermore, a decision tree is constructed based on many experiments to determine the performance criteria for the databases on the selected cloud computing platforms. The main findings of this work are as follows: (i) Performance gain is achieved by integrating MongoDB with Google Cloud, especially in terms of reading and writing a massive amount of data in a cluster environment; (ii) The infrastructure of Google Cloud is more manageable and efficient in dealing with the distributed environment and big data, and it achieved better results than the other clouds; (iii) The results also showed the limitations of Riak KV in both the Google and OpenStack clouds, especially in terms of update latency. Keywords: NoSQL; cloud computing; MongoDB; Riak KV; big data; cluster; YCSB; Basho-bench