Akan Verinin Makine Öğrenme Algoritmaları Kullanılarak Ölçeklenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Önder Aykurt

Danışman: Zeynep Orman

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Teknolojinin gün geçtikçe gelişmesiyle birlikte hayatımızdaki yeri ve önemi artmaktadır. Gelişen teknoloji, birçok cihazın birbirleriyle ve insanlarla olan etkileşimini arttırmıştır. Bu etkileşimin sonucunda ortaya büyük miktarda veri çıkmaktadır. Gerçek zamanlı üretilen bu veriler, üretildiği anda değerlidir. Özellikleri gereği sıralı, değişik boyutlarda ve düzensiz periyotlarda elde edilen bu veriler, akan veri olarak tanımlanmıştır. Akan veriler, hemen işlenmezse değerini kaybedebilir veya tamamen kaybolabilir. Bu nedenle, yapılandırılmamış verileri sürekli olarak alıp analiz edebilen ölçeklenebilir sistemlerin geliştirilmesi önemlidir. Literatürdeki çalışmaların çoğu mevcut şartlarda sistemin nasıl çalışacağı konusuna yoğunlaşmıştır. Bu tez kapsamında, yukarıdaki problemlerden yola çıkarak, akan veriyi makine öğrenme algoritmaları kullanılarak anlık olarak analiz edebilen ölçeklenebilir bir sistem tasarımı amaçlanmıştır. Geliştirilen sistem ve algoritmalar, gerçek veri ve yapay veriler ile çalıştırılarak değerlendirme metrikleriyle sonuçlar elde edilmiş, ölçeklenme durumu anlık olarak izlenmiştir. Yapılan simülasyon çalışması sonucundaki veriler değerlendirilerek literatüre ve gelecek çalışmalara ışık tutmak amaçlanmıştır.