Uma análise sobre o impacto do Streaming de dados no contexto da visualização (2023)
- Authors:
- Autor USP: BARALDI, DANIEL - EP
- Unidade: EP
- Subjects: STREAMING; BIG DATA
- Language: Português
- Abstract: O uso de streaming de dados e tecnologias nesses sentido tem auxiliado bastante no processamento, análise e uso dos dados em geral e quase em tempo real. Entretanto, um ambiente em que o tempo entre a geração dos dados e o consumo é cada vez menor, pode gerar impactos nas formas de utilização. Dados atualizando constantemente e aspectos relacionados a formato, repetição, forma de geração, entre outros, podem resultar em consequências diretas na visualização, além da própria questão de desempenho gráfico. Considerando esses desafios do streaming, esse trabalho tem o objetivo de analisar e medir a visualização de dados e o desempenho nesse cenário a partir de métricas e tecnologias relacionadas ao fluxo de dados, visualização, tempo de atualização e uso de recursos computacionais. Para isso, foi realizada uma implementação de fluxos parecidos, mas variando a tecnologia de processamento (micro-batches e processamento em streaming) que têm seus desempenhos comparados, bem como a forma de geração dos dados, de forma mais estática ou totalmente aleatória com a tecnologia dos Grandes Modelos de Linguagem. A forma mais estática usa palavras pré-definidas de até vinte produtos, escolhidas de forma aleatória via script. Já a geração de dados totalmente aleatória se baseia nas frases geradas pelos Grandes Modelos de Linguagem, e, por esse motivo, são imprevisíveis, devido à sua natureza probabilística, criando diferentes palavras e frases. O fluxo tem início em dados de texto gerados por um script com palavras pré-definidas selecionadas aleatoriamente ou a partir da geração de textos de diferentes Grandes Modelos de Linguagem, que passam por tecnologias de micro-batches, que são processamentos em lote de pequenos conjuntos de dados que simulam um streaming, ou streamingde fato, com respectivos agrupamentos de palavras e possíveis tratamentos ao longo do fluxo. Por fim, os dados são visualizados graficamente e quase em tempo real e as métricas são coletadas durante as execuções.
- Imprenta:
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ABNT
BARALDI, Daniel e MORANDINI, Marcelo. Uma análise sobre o impacto do Streaming de dados no contexto da visualização. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://pecepoli.com.br/m_files/00096501_000532_monografia01.pdf. Acesso em: 22 mar. 2025. -
APA
Baraldi, D., & Morandini, M. (2023). Uma análise sobre o impacto do Streaming de dados no contexto da visualização (Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://pecepoli.com.br/m_files/00096501_000532_monografia01.pdf -
NLM
Baraldi D, Morandini M. Uma análise sobre o impacto do Streaming de dados no contexto da visualização [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 22 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00096501_000532_monografia01.pdf -
Vancouver
Baraldi D, Morandini M. Uma análise sobre o impacto do Streaming de dados no contexto da visualização [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 22 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00096501_000532_monografia01.pdf
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