Approccio ibrido per la selezione dei servizi cloud adeguato ai grandi dati
Processo di gerarchia analitica fuzzy (FAHP) utilizzando il metodo della media geometrica per selezionare la migliore struttura di elaborazione
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I grandi dati hanno bisogno di una grande capacità di archiviazione e di forti strutture di elaborazione per la pulizia, l'elaborazione e l'analisi. Fortunatamente, il cloud computing offre molti servizi e strutture di elaborazione che facilitano la memorizzazione e l'elaborazione di grandi dati. Ma il problema qui è come scegliere il framework di elaborazione più adatto ai big data dei servizi finanziari.Abbiamo usato metodi MCDM per risolvere questo problema di decisione e per valutare cinque framework di elaborazione dei big data (Spark, Hadoop, Flink, Storm e Samza) sulla base di dodici...
I grandi dati hanno bisogno di una grande capacità di archiviazione e di forti strutture di elaborazione per la pulizia, l'elaborazione e l'analisi. Fortunatamente, il cloud computing offre molti servizi e strutture di elaborazione che facilitano la memorizzazione e l'elaborazione di grandi dati. Ma il problema qui è come scegliere il framework di elaborazione più adatto ai big data dei servizi finanziari.Abbiamo usato metodi MCDM per risolvere questo problema di decisione e per valutare cinque framework di elaborazione dei big data (Spark, Hadoop, Flink, Storm e Samza) sulla base di dodici criteri.
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