Título
[en] A SPLIT AND MERGE ARCHITECTURE FOR DISTRIBUTED VIDEO PROCESSING IN THE CLOUD
Título
[pt] UMA ARQUITETURA DE SPLIT AND MERGE PARA PROCESSAMENTO DISTRIBUIDO DE VÍDEO BASEADO EM CLOUD
Autor
[pt] RAFAEL SILVA PEREIRA
Vocabulário
[pt] SISTEMAS DISTRIBUIDOS
Vocabulário
[pt] ARQUITETURAS ORIENTADAS A SERVICO
Vocabulário
[pt] COMPUTACAO NA NUVEM
Vocabulário
[pt] COMPRESSAO DE VIDEO
Vocabulário
[en] DISTRIBUTED SYSTEMS
Vocabulário
[en] SERVICE ORIENTED ARCHITECTURES
Vocabulário
[en] VIDEO COMPRESSION
Resumo
[pt] O volume de dados existentes aumenta a cada dia, sendo que, armazenar, processar e transmitir esta informação se torna um grande desafio. O paradigma de Map Reduce, proposto por Dean e Ghemawat (10), é uma forma eficiente para o processamento de grandes volumes de dados utilizando um cluster de computadores e, mais recentemente, infraestruturas no Cloud. Entretanto, implementações tradicionais de Map Reduce não apresentam nem a flexibilidade (para escolher entre diferentes técnicas de codificação na etapa de map), nem o controle (capaz de especificar como organizar os resultados na etapa de reduce),
necessários para o processamento de vídeos. Porém, com a proliferação de dispositivos capazes de reproduzir conteúdo em multimídia, e com o aumento da disponibilidade de banda, o consumo deste tipo de conteúdo é cada vez maior, o que mostra a necessidade de termos arquitetura eficientes para lidar com grandes volumes de dados, especificamente vídeos. A arquitetura de Split and Merge, proposta nesta dissertação, generaliza o paradigma de Map Reduce, fornecendo uma solução eficiente que contempla aspectos relevantes às aplicações de processamento intensivo de vídeo. Para validar a arquitetura proposta, são apresentados dois casos de uso onde a mesma foi implementada utilizando uma plataforma de Cloud.
Resumo
[en] The Map Reduce approach, proposed by Dean and Ghemawat (10), is an efficient way for processing very large datasets using a computer cluster and, more recently, cloud infrastructures. Traditional Map Reduce implementations, however, provide neither the necessary flexibility (to choose among different
encoding techniques in the mapping stage) nor control (to specify how to organize results in the reducing stage), required to process video files. The Split and Merge tool, proposed in this thesis, generalizes the Map Reduce paradigm, and provides an efficient solution that contemplates relevant aspects of intense processing video applications.
Orientador(es)
KARIN KOOGAN BREITMAN
Banca
MARKUS ENDLER
Banca
KARIN KOOGAN BREITMAN
Banca
FABIO KON
Catalogação
2017-01-30
Apresentação
2011-04-18
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Idioma(s)
INGLÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28899@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28899@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28899
Arquivos do conteúdo
CAPA, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS PDF CAPÍTULO 1 PDF CAPÍTULO 2 PDF CAPÍTULO 3 PDF CAPÍTULO 4 PDF CAPÍTULO 5 PDF CAPÍTULO 6 PDF CAPÍTULO 7 PDF REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS PDF