تحقیق داده های بزرگ در اینترنت اشیا

این تحقیق بصورت Word و با موضوع داده های بزرگ در اینترنت اشیا انجام گرفته است.تحقیق برای کامپیوتر وIT مناسب است و در 14 صفحه می باشد. می توانید این تحقیق را بصورت کامل و آماده تحویل از پایین همین صفحه دانلود نمایید.

اینترنت اشیا یا IoT یک شبکه در حال رشد از اشیا است که در صنایع مختلفی از آن استفاده می شود . دامنه کاربرد اینترنت اشیا بسیار گسترده می باشد و از ماشین های صنعتی گرفته تا کالاهای مصرفی را می تواند شامل شود. با اتصال دستگاه های مختلف و جدید به اینترنت و تولید داده توسط حسگرهای تعبیه شده درون این نوع دستگاه ها، شاهد تولید حجم بسیار بالائی از داده خواهیم بود. تحلیل این حجم از داده های عظیم نیازمند یک رویکرد جدید است .

فهرست مطالب

1- مقدمه. 1

2- تاثیر IoT بر کسب و کار. 2

3- همه چیز به داده ختم می شود !4

4- چالش داده ها در اینترنت اشیا4

5- بهترین راه‌کار، استفاده از ابزارها در ‌اینترنت اشیا5

6- جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها6

7- داده‌های حجیم (Big Data) در قلب معماری اینترنت اشیا8

8- اینترنت اشیا و ضرورت انتخاب یک پلت فرم مناسب داده. 9

نتیجه گیری.. 10

منابع.. 11

مقاله 2015 داده های بزرگ و رایانش ابری -- الزویر و آی اس آی- بازرسی حافظه ذخیره سازی برای امن کردن داده های بزرگ در کلود

در این مطلب یک مقاله انگلیسی ژورنال آی اس آی (ISI) و الزویر (Elsevier) جدید منتشر شده در سال 2015 در زمینه بازرسی داده ها (Data Auditing) به منظور امن کردن حافظه ذخیره سازی داده های بزرگ (Big Data) در رایانش ابری یا محاسبات ابری (Cloud Computing)  برای شما تهیه کرده ایم.

توضیحات مقاله:

بازرسی داینامیک از راه دور داده ها به منظور امن کردن محل نگهداری داده های بزرگ در ابر

تعداد صفحه: 14 صفحه تک ستونی (به علاوه دو صفحه مراجع)

سال انتشار: 2015

محل انتشار: ژورنال معتبر علوم اطلاعاتی (Information Sciences). مقالات این ژورنال توسط انتشارات الزویر (Elsevier) و اسکوپوس (Scopus) ایندکس میشوند.

ضریب تاثیر (Impact Factor) این ژورنال :4.038

تعداد ارجاع (Citation) این مقاله تاکنون (فروردین 95): 2

هزینه تقریبی ترجمه با بهترین کیفیت، کاملا تخصصی و تایپ شده: حدود 220 هزار تومان و با کیفیت متوسط حدود 172 هزار تومان

کلمات کلیدی: رایانش ابری، بازرسی از راه دور داده ها، داده های پویا، یکپارچگی داده ها،  حافظه داده های بزرگ

Abstract

Cloud computing has emerged as a new computing paradigm that offers great potential for storing data remotely. Presently, many organizations have reduced the burden of local data storage and maintenance by outsourcing data storage to the cloud. However, integrity and security of the outsourced data continues to be a matter of major concern for data owners due to the lack of control and physical possession over the data. To deal with this problem, researchers have proposed remote data auditing (RDA) techniques. However, the majority of existing RDA techniques is only applicable for static archived data and is not applicable for auditing or dynamically updating the outsourced data. They are also not applicable to big data storage because of the high computational overhead on the auditor. In this paper, we propose an efficient RDA technique based on algebraic signature properties for a cloud storage system that incurs minimum computational and communication costs. We also present the design of a new data structure-Divide and Conquer Table (DCT)—that can efficiently support dynamic data operations such as append, insert, modify, and delete. Our proposed data structure can be applied for large-scale data storage and will incur minimum computational cost. A comparison between our proposed method and other state-of-the-art RDA techniques shows that our method is secure and highly efficient in reducing the computational and communication costs on the server and the auditor.

Keywords:

Cloud Computing, Remote Data Auditing, Data Dynamic, Data Integrity, Big Data Storage

کلمات کلیدی:

دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله بیگ دیتا، چالش های رایانش ابری، چالش های داده های بزرگ، چالش های Big Data، ارتباط رایانش ابری و داده های بزرگ، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, numerical matrix, social networks analysis

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

[phone]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

شناسه ما در تلگرام:

@TopArticle 

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

بررسی داده های عظیم ( Big Data ) در شبکه های اجتماعی

امروزه چالش اصلی همه حوزه های شبکه و پایگاه داده یک موضوع است . داده های عظیم "Big Data" داده های عظیم مفهومی است که به تازگی مطرح شده است و به طور کلی به افزایش حجم اطلاعات غیر ساختارمند و یکپارچه در کنار ذخیره سازی و پردازش آن ها می پردازد . 

داده های عظیم اکنون چالش اصلی شبکه های گسترده و شرکت های بزرگ است و انواع راهکارهای ابر، مجازی سازی، محاسبات موبایل، مراکز داده و حتی سیستم های نظارت و تصویری و بی سیم را به خود مشغول کرده است .

در ابتدا این مفهوم و چالش را بررسی می کنیم و بعد به سراغ بررسی آن در شبکه های اجتماعی خواهیم رفت .

تحقیق بررسی و تحلیل داده های بزرگ

این مقاله بصورت Word و با موضوعبررسی و تحلیل داده های بزرگ Big Data انجام گرفته است.تحقیق برای کامپیوتر وIT مناسب است و در 19 صفحه می باشد. می توانید این تحقیق را بصورت کامل و آماده تحویل از پایین همین صفحه دانلود نمایید.

Big data اصطلاحی است برای مجموعه داده های حجیم که بزرگ ، متنوع ، با ساختار پیچیده و با دشواریهایی برای ذخیره سازی ، تحلیل و تصویرسازی (نمایش) ، پردازشهای بیشتر یا نتایج میباشد. پروسه تحقیق بر روی داده های حجیم جهت آشکارسازی الگوهای مخفی و راز همبستگی ها ، تجزیه و تحلیل big data نامیده میشود. این اطلاعات مفید برای سازمانها وشرکتها در جهت کسب بینش غنی تر و عمیق تر و موفقیت در رقابت کمک میکند. به همین دلیل اجراهای big data نیاز دارند تا در صورت امکان ، تحلیل شوند و به طور دقیق اجرا شوند. این گزارش خلاصه ای از محتوای big data ، هدف ، مثالها ، روشها ، منافع و چالش ها ارائه میدهد و در خصوص نگرانیهای حفظ حریم خصوصی در big data بحث میکند.

فهرست مطالب

چکیده. 1

مقدمه. 1

1- تعریف Big Data. 2

1-1- پیامد های مهم.. 2

1-2- نمونه هایی از داده های حجیم.. 4

1-3- روشها 5

1-4-کشف دانش از داده های حجیم(KDD)8

2- مسائل حفظ حریم خصوصی و امنیت... 9

3- ارزیابی کلی.. 11

4- به خدمت گرفتن دیتابیس‌های بزرگ در سازمان‌ها12

5- راه‌کارهای پیش‌رو در به کارگیری BigData. 13

6- رایانش ابری و بزرگ‌داده‌ها13

7- ادغام راه‌حل عملیاتی و راه‌حل تحلیلی با یکدیگر توسط هادوپ (Hadoop)14

8- نتیجه گیری.. 14

منابع.. 15