Integração de tecnologias para aquisição, persistência, tratamento e apresentação de dados no contexto de Big Data

dc.contributor.advisorPicinin Junior, Delcino
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9280672702167595
dc.contributor.authorGonçalves, Matheus Zweibrucker
dc.contributor.referee1Noll, Valdir
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-5871-2540
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4775072273443766
dc.contributor.referee2Stivanello, Maurício Edgar
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-2800-6477
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9883924718938623
dc.date.accessioned2026-09-14T10:37:26Z
dc.date.available2026-09-14T10:37:26Z
dc.date.issued2024-10-17
dc.description.abstractBig Data se refere ao conjunto de dados extremamente grandes e complexos e por isso tem se desenvolvido muitos softwares que apresentam diferentes tecnologias para gerar, tratar e apresentar da melhor maneira possível esse conjunto de dados. Para isso, a programação é a ferramenta essencial para gerenciar todas essas tecnologias devido a sua facilidade de integração de variedade de dados junto com a presença de softwares. O objetivo central do trabalho é estudar e analisar essas tecnologias que mais se ajustam ao Big Data, buscando as principais ferramentas de backend, frontend e banco de dados. Propõe-se, assim, um estudo de caso onde será desenvolvido um protótipo com as três principais ferramentas de backend (flask e node), frontend (react) e banco de dados (MongoDB e PostgreSQL) associados ao gerenciamento de imagens. Nessa perspectiva o estudo dessas ferramentas são de grande importância devido ao cenário tecnológico atual com bilhões de dados gerados e dúvidas ainda emergentes sobre a melhor maneira de gerenciar esses dados.
dc.description.abstractBig Data refers to the set of extremely large and complex data, leading to the devel- opment of various softwares solutions employing different technologies to effectively manage, process, and present this data. Programming serves as a crucial tool in han- dling these technologies due to its ability to integrate diverse data types alongside software functionalities. This study aims to explore and analyze technologies best suited for Big Data, focusing on key backend (flask e node), frontend (react), and database (MongoDB e PostgreSQL) tools. A case study approach is proposed, involving the development of a prototype integrating the three main backend, frontend, and database tools for image management. Given the current technological landscape with the gener- ation of billions of data points and ongoing questions about optimal data management practices, understanding these tools is of paramount importance.
dc.identifier.citationGONÇALVES, Matheus Zweibrucker. Integração de tecnologias para aquisição, persistência, tratamento e apresentação de dados no contexto de Big Data. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) – Instituto Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifsc.edu.br/handle/1/2558
dc.language.isoPortuguês Brasilpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Santa Catarinapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCâmpus Florianópolispt_BR
dc.publisher.initialsIFSCpt_BR
dc.publisher.programBacharelado em Engenharia Mecatrônicapt_BR
dc.rights.accessAcesso Aberto
dc.subjectBig data
dc.subjectBanco de dados
dc.subjectProcessamento de imagens
dc.subject.cnpqENGENHARIAS
dc.titleIntegração de tecnologias para aquisição, persistência, tratamento e apresentação de dados no contexto de Big Data
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR

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