Caching deltabase: reduzindo o tempo de resposta em bigdata queries e orquestração em HPC

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Caching deltabase: reduzindo o tempo de resposta em bigdata queries e orquestração em HPC

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Título: Caching deltabase: reduzindo o tempo de resposta em bigdata queries e orquestração em HPC
Autor: Ribas, Nathália Geraldino
Resumo: O comércio digital, ou e-commerce, continua a crescer em escala global, resultando em uma demanda crescente por soluções eficientes de gerenciamento de pedidos em tempo real. Os armazéns inteligentes, habitados por uma variedade de robôs autônomos, desempenham um papel crucial na resposta a essa demanda, enfrentando desafios de coordenação, comunicação e processamento de dados em larga escala. Este artigo explora a aplicação da arquitetura de multibrokers utilizando o Apache Kafka nos sistemas de robôs de armazéns inteligentes baseados no Robot Operating System (ROS). O Kafka gerencia eficazmente fluxos de dados em tempo real, enquanto o ROS coordena robôs em um ambiente dinâmico. Dois cenários de teste - alta demanda e falha no broker - são investigados para avaliar o desempenho e a confiabilidade da arquitetura. Os resultados demonstram a capacidade dessa abordagem na otimização da eficiência operacional em ambientes complexos de armazéns inteligentes.
Descrição: Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde. Engenharia de Computação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/250649
Data: 2023-09-08


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