إطار عمل لمتانة تنفيذ تطبيق البيانات الضخمة المعتمد على سلسلة الكتل باستخدام تقانة الحاوية

الباحث

نوار عبدالغني سلطان إلياس

المشرف

رواء بطرس بولص قاشا

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب

الشهادة

دكتوراه

السنة

2024

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Big Data ; Blockchain ; Container Technology ; Robustness

في السنوات الأخيرة، اكتسبت البيانات الضخمة الكثير من الاهتمام وكان بمثابة الحافز لاجراء العديد من التحسينات في معالجة البيانات وتخزينها وادارتها. مما ادى الى زيادة الطلب، من أي وقت مضىء على التقنيات المبتكرة التي يمكنها معالجة المشكلات المتغيرة في الاعمال القائمة على البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ells ظهرت تقنية blockchain واكتسبت اعتماداً واسع النطاق، مما أدى إلى تغيير مشهد إدارة البيانات وأمنها بالكامل. ومع ذلكء فإن هذه التكنولوجيا لها عيوب عديدة، مثل التعقيد والحجم وقابلية التوسع والعيوب الأمنية. تشير الأبحاث الحالية إلى أن تكنولوجيا الحاويات يمكن أن تساعد في معالجة هذه العيوب. وذلك لأن النقل بالحاويات يفتح الباب أمام استخدام blockchain بشكل فعال في تطبيقات البيانات الضخمة، (Silly جلب حقبة جديدة من حلول إدارة البيانات الموثوقة والقابلة للتطوير والفعالة. للتغلب على هذه العيوب، قدمت هذه الأطروحة تصميم وتطوير لإطار عمل لتطبيقات البيانات الضخمة القائمة على تقنية سلسة الكتل لتحسين أداء وقوة ومرونة هذه التطبيقات ولتعزيز أداء بشكل عام. يعد الإطار المقدم نتيجة متكاملة لثلاثة أساليب لضمان استثناف التشغيل عند حدوث الفشل او العطلء وتقنيات الاستعلام القابلة للتطويرء وكذلك تحسين استخدام الموارد. النهج الأول؛ Ley! البيانات الضخمة لرصد تدفق حركة مرور المركبات في الوقت الحقيقي"، يضمن التسامح مع الأخطاء وقابلية التوسع، مما يجعله مناسبًا للتعامل مع كميات هائلة من البيانات الناتجة عن العديد من المركبات المتصلة. أما النهج الثاني، وهو 'الإطار القائم على سلسة الكتل للمراقبة الآمنة لتدفق حركة مرور OLS pall فيضمن ثبات البيانات، ويكتسب توافرًا وإنتاجية عالية، ويوفر Bas عن النص الكامل، ling من زمن الوصول في تطبيقات البيانات الضخمة القائمة على سلسة الكتل. cll تم تطوير نهج الحاويات: مفتاح التنفيذ القوي لتطبيقات البيانات الضخمة القائمة على سلسة الكتل لتحسين استخدام الموارد من خلال الجمع بين النهجين المذكورين أعلاه بطريقة تآزريه من أجل تقليل زمن الوصول وقوة الحوسبة اللازمة لمعالجة كتل البيانات. تم تقييم أداء الإطار المقترح من خلال إجراء ase من التجارب الحقيقية لإدارة بيانات GAS المركبات من خلال النظر في بعض المقاييس الهامة. كشفت النتائج التي تم الحصول عليها أن الإطار المطور عزز الأداء بشكل كبير من حيث عدد المعاملاتء، ووقت إنشاء الكتلة، ووقت البحث عن النص الكامل من خلال تحسين إنتاجية المعاملات مع تقليل أوقات إنشاء الكتلة والبحث. في الختام، coal الإطار المقترح إلى تحسين سرعة المعالجة وقابلية التوسع والموثوقية وأثبت أنه حل قابل للتطبيق للتطبيقات في الوقت الحقيقي حتى مع تزايد حجم البيانات. \ قرار لجنة المناقشة نشهد أننا أعضاء لجنة المناقشة قد اطلعنا على الاطروحة الموسومة " اطار عمل لمتانة تنفيذ تطبيق البيانات الضخمة المعتمد على سلسلة الكتل باستخدام تقانة الحاوية" وناقشنا الطالب "نوار عبدالغني سلطان الياس" في محتوياتها وفيما له علاقة بها بتاريخ Te YEP 7/84 ونعتقد أنها جديرة بالقبول لنيل شهادة دكتوراه فلسفة في علوم الحاسوب. و / / | سيك Ih Coan © Sb الاسم: د. ضحى بشير عبدالله الاسم: د. دجان ب طه المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ التاريخ: / Y.¥e/ التاريخ: / 5.57 رئيس اللجنة عضو اللجنة التوفيع، تسمه التوقيع: الاسم: د. صلاح عبدالغني جارو الاسم: د. احمد سامي نوري المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / :خيراتلا ٠١؟4/ / /4؟١٠ عضو اللجنة عضو اللجنة التوقيع: SFE an pl الاسم: د. احمد بهيج ياسين الاسم: د. رواء بطرس بولص المرتبة العلمية: أستاذ مساعد المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / :خيراتلا ٠١؟4/ / /4؟١٠ عضو اللجنة عضو اللجئة (المشرف) ا ”101010 a قرار مجلس الكلية اجتمع مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجلسته ) ( المنعقدة بتاريخ / 07 وقرر منحه شهادة دكتوراه فلسفة في علوم الحاسوب. التوقيع: التوقيع: . الاسم: أ.د. صفوان عمر حسون الاسم: أ. د. ضحى بشير عبد الله مقرر مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات التاريخ: | Yeve/s التاريخ: | Ye¥es

In recent years, big data has gained a lot of attention and served as a catalyst for improvements in data processing, storage, and management. Because of this, there was a bigger demand than ever for innovative techniques that can address the changing problems in the big data business. Besides that, blockchain technology emerged and gained widespread adoption, completely altering the landscape of data management and security. However, this technology has several drawbacks, such as complexity, size, scalability, and security flaws. Existing research suggests that container technology can help to address these drawbacks. This is because containerization opens the door for blockchain to be effectively used in big data applications, hence bringing in a new era of reliable, scalable, and efficient data management solutions. To overcome these weaknesses, this thesis introduced the design and development of a Containerized Blockchain-Based Big Data framework to improve the performance, robustness, and resiliency of big data systems based on blockchain. The presented framework is an integrated outcome of three approaches to ensure service failure recovery, scalable querying techniques, and resource optimization. The first approach, “Big Data Framework for Monitoring Real-Time Vehicular Traffic Flow”, ensures fault tolerance and scalability, making it appropriate for handling massive data volumes generated by numerous connected vehicles. The second approach, “Blockchain-Based Framework for Secure Monitoring of Vehicles Traffic Flow”, ensures data immutability, gains high availability and throughput, offers full-text search, and reduces latency in big data applications based on blockchain. Finally, the Containerization: A Key to Robust Execution of Blockchain-Based Big Data Applications approach, has been developed to improve resource utilization by combining the two aforementioned approaches in a synergistic way in order to decrease latency and the computing power needed to process blocks of data. The performance of this proposed framework was assessed through several real-world experiments concerning the management of vehicle flow data, focusing on key performance metrics. The results showcased a significant enhancement in system performance, notably in reducing block creation and search times while boosting transaction throughput. Specifically, as the number of nodes increased, transaction throughput rose, achieving approximately 7500 transactions per second with 10 nodes. Moreover, the framework managed to validate 50,000 transactions in about 47 seconds. Additionally, it demonstrated an impressive capability to search through 20,000,000 transactions in merely 13 milliseconds. These findings underscore the substantial impact of integrating blockchain, big data processing, and containerization within the proposed framework, markedly improving processing speed, scalability, and reliability.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب