Efficient Stream Analysis and its Application to Big Data Processing

Efficient Stream Analysis and its Application to Big Data Processing

L analyse de flux de données est utilisée dans beaucoup de contexte où la masse des données et/ou le débit auquel elles sont générées, excluent d autres approches (par exemple le traitement par lots). Le modèle flux fourni des solutions aléatoires et/ou fondées sur des approximations pour calculer d...

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Main Authors : Rivetti di Val Cervo Nicolo (Auteur), Mostefaoui Achour (Directeur de thèse), Busnel Yann (Directeur de thèse), Querzoni Leonardo (Directeur de thèse), Baldoni Roberto (Président du jury de soutenance), Cormode Graham (Rapporteur de la thèse), Steen Maarten van (Rapporteur de la thèse), Maabout Sofian (Membre du jury), Magnien Clémence (Membre du jury)
Corporate Authors : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Università degli studi La Sapienza Rome (Organisme de cotutelle), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) Nantes (Laboratoire associé à la thèse), Université Bretagne Loire 2016-2019 (Autre partenaire associé à la thèse)
Format : Thesis
Language : anglais
Title statement : Efficient Stream Analysis and its Application to Big Data Processing / Nicolo Rivetti di Val Cervo; sous la direction de Achour Mostefaoui et de Yann Busnel et de Leonardo Querzoni
Published : 2016
Online Access : Via Nantes Université network
Online Access note : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique et applications : Nantes : 2016
Thèse de doctorat : Informatique et applications : Università degli studi La Sapienza (Rome) : 2016
Subjects :
Analyse des données
Modèle flux
Délestage de charge
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2016NANT4046/document