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Domingos Camarinho Mascarenhas
1 UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE INFORMÁTICA LUCAS HAUPTMANN DE ALMEIDA SISTEMA PARA ANÁLISE E PREVISÃO ESTATÍSTICA DE INDICADORES AMBIENTAIS DE POLUIÇÃO DO AR NO CONTEXTO DE BIG DATA TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO CURITIBA 2014
2 LUCAS HAUPTMANN DE ALMEIDA SISTEMA PARA ANÁLISE E PREVISÃO ESTATÍSTICA DE INDICADORES AMBIENTAIS DE POLUIÇÃO DO AR NO CONTEXTO DE BIG DATA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Departamento Acadêmico de Informática da Universidade Tecnológica Federal do Paraná como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel Área de Concentração: Bacharelado em Sistemas de Informação. Orientador: Etéocles da Silva Cavalcanti Prof. Adjunto - Depto. Informática UTFPR Co-orientador: Jesse Thé Diretor - Lakes IT Group CURITIBA 2014
3 Aos meus avós, que sempre fizeram de tudo pela minha educação. À minha mãe, que sempre me inspirou a ser uma pessoa dedicada. À minha irmã, que sempre me incentivou a dar um passo à frente.
4 AGRADECIMENTOS Agradeço a todos os professores que a vida me ofereceu, pois este trabalho é fruto da dedicação de cada um desses profissionais. Agradeço especialmente aos professores do Departamento Acadêmico de Informática da UTFPR que trabalham todos os dias para que os seus alunos se tornem profissionais críticos e aptos para enfrentar desafios nas mais diversas áreas da computação. Agradeço ao Professor Etéocles da Silva Cavalcanti que diversas vezes me mostrou o caminho correto para a conclusão deste trabalho. Agradeço também a todos os profissionais que me ofereceram seu tempo e seu conhecimento, permitindo que eu me tornasse um profissional também. Agradeço a todos que trabalham na Lakes Environmental, principalmente ao Doutor Jesse Thé, que me ofereceu os recursos e o tempo necessário para desenvolver este trabalho, mostrando-me o que é Big Data e a importância da manipulação de dados, além de abrir as portas para o início da minha carreira como profissional. Agradeço a todos os meus amigos e companheiros de curso, que durante muito tempo estiveram ao meu lado, colaborando para alcançar novos conhecimentos e obter êxito nas mais diversas disciplinas. E por fim, agradeço a minha família, em especial aos meus avós, à minha mãe e à minha irmã, os quais sempre serão fundamentais na minha vida para vencer os mais diversos desafios.
5 The future belongs to the companies and people that turn data into products. (LOUKIDES, 2010). O futuro pertence às companhias e às pessoas que transformam dados em produtos. (LOUKIDES, 2010).
6 RESUMO ALMEIDA, Lucas. SISTEMA PARA ANÁLISE E PREVISÃO ESTATÍSTICA DE INDICADORES AMBIENTAIS DE POLUIÇÃO DO AR NO CONTEXTO DE BIG DATA. 105 f. Trabalho de Conclusão de Curso Departamento Acadêmico de Informática, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, A constante evolução da computação e da capacidade computacional dos dispositivos de hardware permite que mais dados sejam armazenados e utilizados das mais diversas formas. No entanto, apesar da diversidade, aplicações desta natureza apresentam o mesmo objetivo: agregar valor a partir dos dados disponíveis, processando-os e gerando novos dados mais ricos em significado. Este novo processo é chamado de Big Data. Nas ciências atmosféricas, a Big Data está presente para suprir diferentes necessidades. Entre elas, encontra-se a necessidade de analisar e prever dados de poluição do ar. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo apresentar um sistema para Big Data capaz de recuperar dados de forma eficiente, utilizandoos em métodos estatísticos de análise e previsão. Os dados foram obtidos da base de dados da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos, em seguida foram armazenados em um banco de dados NoSQL, que permitiu a utilização eficiente. Os métodos de análise e previsão foram desenvolvidos na linguagem de programação R, a qual facilita o uso de técnicas e modelos de séries temporais. A versão final do sistema apresenta uma interface web para acesso às análises. Ao final, são apresentados estudos de casos para demonstrar as possíveis análises que podem ser realizadas utilizando o sistema. Também são apresentados sugestões para trabalhos futuros afim de continuar a pesquisa iniciada neste documento. Palavras-chave: Big Data, Dados, Análise Estatística, Previsão
7 ABSTRACT ALMEIDA, Lucas. STATISTICAL ANALYSIS AND FORECAST SYSTEM FOR ENVIRONMENTAL INDICATORS OF AIR POLLUTION IN THE BIG DATA CONTEXT. 105 f. Trabalho de Conclusão de Curso Departamento Acadêmico de Informática, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, The constant evolution of computing and computational capabilities of hardware devices allows more data to be stored and used in several different ways. However, despite this diversity, all applications share the same objective: to be able to obtain value from available data, processing it and generating more meaningful new data. This new process is called Big Data. In the atmospherical science field, the Big Data is present to feed different needs. Among these needs there is the need to analyze and forecast air pollution data. In this context, this document presents a Big Data system able to efficiently retrieve data, using it in different statistical analysis and forecast methods. The data was obtained from the United States Environmental Protection Agency website, then it was stored in a NoSQL database, which allows the efficient utilization. The analysis and forecast methods were developed using the programming language R, which facilitates the use of time series techniques and models. The final version of the system has a web interface to access the analyses. At the end, case studies are presented to demonstrate possible analyzes that can be executed in the system. Also, suggestions for future work are presented in order to continue the research that begins in this document. Keywords: Big Data, Data, Statistical Analysis, Forecast
8 LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 MapReduce FIGURA 2 Sistema Big Data FIGURA 3 Arquitetura do Sistema FIGURA 4 Casos de Uso FIGURA 5 Diagrama de Módulos FIGURA 6 Registro no MongoDB FIGURA 7 Código de execução do AQSMongoReader FIGURA 8 AQS.R FIGURA 9 Executando um script através de um Process FIGURA 10 AQS.R - Data FIGURA 11 Criando uma série temporal vazia FIGURA 12 Criando uma série temporal com MongoTimeSeries FIGURA 13 Criando uma série temporal com valores FIGURA 14 Usando TimeSeriesControl FIGURA 15 AQS.R - Utils FIGURA 16 AQS.R - Forecast FIGURA 17 Código para execução do método Forecast FIGURA 18 AQS.R - Forecast com ETS FIGURA 19 AQS.R - VARModeling FIGURA 20 Código para execução do método SVEC FIGURA 21 AQS.R - SVECForecast FIGURA 22 Código para execução do método VARSelect FIGURA 23 AQS.R - Openair FIGURA 24 Código para execução do método Time Plot FIGURA 25 AQS.R - Time Plot FIGURA 26 Alteração no código para execução do método Time Plot FIGURA 27 AQS.R - Time Plot Agrupado FIGURA 28 Código para execução do método Time Variation FIGURA 29 AQS.R - Time Variation FIGURA 30 Código para execução do método Smooth Trend FIGURA 31 AQS.R - Smooth Trend FIGURA 32 Código para execução do método Theil-Sen FIGURA 33 AQS.R - Theil-Sen FIGURA 34 Código para execução do método Linear Relation FIGURA 35 AQS.R - Linear Relation FIGURA 36 Código para execução do método Scatter Plot FIGURA 37 AQS.R - Scatter Plot FIGURA 38 Código para execução do método Comparison FIGURA 39 AQS.R - Comparison FIGURA 40 AQS.MVC - Login FIGURA 41 AQS.MVC - Registration FIGURA 42 AQS.MVC - Home
9 FIGURA 43 AQS.MVC - Select Analysis FIGURA 44 AQS.MVC - Select Time Series FIGURA 45 AQS.MVC - Time Series Disponíveis FIGURA 46 AQS.MVC - Selected Time Setup FIGURA 47 AQS.MVC - Time Series Menu FIGURA 48 AQS.MVC - Theil-Sen Menu FIGURA 49 AQS.MVC - Smooth Trend Menu FIGURA 50 AQS.MVC - Scatter Plot Menu FIGURA 51 AQS.MVC - Time Variation Menu FIGURA 52 AQS.MVC - Linear Relation Menu FIGURA 53 AQS.MVC - SVEC Menu FIGURA 54 AQS.MVC - VAR Menu FIGURA 55 AQS.MVC - Forecast Menu FIGURA 56 AQS.MVC - Help FIGURA 57 AQS.MVC - Output Details FIGURA 58 AQS.MVC - Barra de Navegação FIGURA 59 AQS.MVC - Activity Log FIGURA 60 AQS.MVC - Settings FIGURA 61 Estudo de Caso 1 - Série Temporal FIGURA 62 Estudo de Caso 1 - Smooth Trend FIGURA 63 Estudo de Caso 1 - Theil-Sen FIGURA 64 Estudo de Caso 1 - Time Variation FIGURA 65 Estudo de Caso 2 - Série Temporal FIGURA 66 Estudo de Caso 2 - Scatter Plot FIGURA 67 Estudo de Caso 2 - Linear Relation FIGURA 68 Estudo de Caso 3 - Theil-Sen FIGURA 69 Estudo de Caso 3 - Forecast FIGURA 70 Estudo de Caso 3 - SVEC FIGURA 71 Estudo de Caso 3 - VAR
10 LISTA DE TABELAS TABELA 1 Histórico de Especificação TABELA 2 Requisito Funcional TABELA 3 Requisito Funcional TABELA 4 Requisito Funcional TABELA 5 Requisito Funcional TABELA 6 Requisito Funcional TABELA 7 Requisito Funcional TABELA 8 Requisito Funcional TABELA 9 Requisito Funcional TABELA 10 Requisito Funcional
11 LISTA DE SIGLAS AQS CSV EPA KIST MVC NERC SVEC UML USEPA VAR Air Quality System Comma Separated Values Environmental Protection Agency Korean Institute of Science and Technology Information Model-View-Controller Natural Environment Research Council Structural Vector Error Correction Model Unified Modeling Language United States Environmental Protection Agency Vector Autoregressive Model
12 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO BIG DATA EM SISTEMAS PARA CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS JUSTIFICATIVA OBJETIVOS ORGANIZAÇÃO DA MONOGRAFIA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA SISTEMAS PARA BIG DATA MapReduce NoSQL Linguagem R Fechamento ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA HISTÓRICO DE ESPECIFICAÇÃO ARQUITETURA DO SISTEMA Requisitos do Sistema CASOS DE USO VISÃO MODULAR DESENVOLVIMENTO AQS.IMPORTUTILITY Tipo de Dados Obtendo os Dados Importando os Dados Administrando Big Data através do MongoDB AQS.MONGOACCESS MongoConnector MongoReader MongoTimeSeries Acesso aos dados no contexto da Big Data AQS.R Organização do Módulo Control ScriptExecutor Pacote Data Pacote Utils Pacote Forecast Forecast Pacote VARModeling SVECForecast VARForecast Pacote OpenAir Time Plot
13 Time Variation Smooth Trend Theil-Sen Linear Relation Scatter Plot Comparison A linguagem R no contexto da Big Data AQS.MVC Iniciando a aplicação Selecionando análises e séries temporais Configurando e executando uma análise Time Series Theil-Sen Smooth Trend Scatter Plot Time Variation Linear Relation Structural Vector Error Correction Model SVEC Vector Auto Regressive Model VAR Forecast Ajuda e Detalhes de Execução Relatório de Atividades e Configurações do Usuário Fechamento ESTUDOS DE CASO ESTUDO DE CASO 1 - UTILIZANDO UMA SÉRIE TEMPORAL ESTUDO DE ASO 2 - UTILIZANDO DUAS SÉRIES TEMPORAIS ESTUDO DE CASO 3 - PREVISÃO Transformação dos dados CONCLUSÃO TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS
14 14 1 INTRODUÇÃO A aplicação da computação nas mais diversas áreas do conhecimento sempre foi associada ao processamento de dados. Com o crescimento do poder computacional, tornouse possível aplicar a computação para a extração de informações de base de dados cada vez maiores. Estas aplicações eram impraticáveis há alguns anos atrás devido ao alto custo e a indisponibilidade de sistemas de armazenamento, bem como a dificuldade em organizar processadores em paralelo. Aplicações computacionais tradicionais até hoje são desenvolvidas para realizar operações de processamento de dados. Seus recursos são organizados de forma semelhante: elas possuem uma interface de usuário e uma middleware para enviar e receber dados de diferentes serviços e fontes de dados. Estas aplicações, apesar de utilizarem dados, não adquirem valor a partir dos dados presentes, apenas os movimentam entre os diferentes componentes do sistema. Loukides (2010) define um produto de dados como uma aplicação computacional que adquire valor a partir dos dados disponíveis, gerando outros dados como resultado do seu processamento. Estes dados resultantes são mais significativos do que os dados originais e podem ser apresentados visualmente em diferentes gráficos, tendências e até mesmo infográficos. Os resultados também são acessíveis para pessoas que não estão acostumadas com a análise de grandes conjuntos de valores numéricos e abstratos. Muitas vezes as informações só serão obtidas após uma análise específica e especializada dado o caráter multi-disciplinar do produto. A característica fundamental destes produtos é a capacidade que apresentam para processar uma quantidade muito grande de dados. Sendo assim, ainda segundo Loukides, esta quantidade acaba se tornando parte do problema. Hoje, estas quantidades se encontram comumente entre KB (gigabytes) e KB (petabytes). No entanto estes valores, segundo observações históricas, continuam a crescer e, no futuro, o que é considerado uma quantidade grande será considerado uma quantidade média. Neste contexto, para viabilizar o processamento e agregar valor, é necessário realizar a decomposição de grandes problemas
15 15 em pequenas partes, tornando possível que os resultados sejam oferecidos para os usuários de forma eficiente (PATIL, 2012). É neste contexto que surge a Big Data. Este campo de estudo relativamente novo é caracterizado pelo desenvolvimento de produtos para coletar, identificar e analisar dados de forma eficiente. Este processo oferece meios para compressão dos dados, criação de informações e, consequentemente, obtenção de valores para os interessados. Este novo tipo de produto tem despertado o interesse de companhias de software, como a Microsoft, ogoogle eofacebook, as quais têm desenvolvido aplicações neste nicho. O Google desenvolveu o Bigtable (CHANG et al., 2008), um sistema de armazenamento que opera sobre um modelo de dados próprio (GHEMAWAT et al., 2003) para permitir que uma grande quantidade de dados sejam arquivados em vários servidores distribuídos. Com um problema parecido, o Facebook desenvolveu o Cassandra (LAKSHMAN; MALIK, 2010), um sistema de armazenamento similar ao Bigtable. Apesar das definições destes sistemas serem parecidas com descrições de sistemas tradicionais de banco de dados distribuídos, os novos sistemas de armazenamento desenvolvidos no contexto da Big Data não apresentam propriedades relacionais provenientes da álgebra relacional, como operações de união e interseção. O desenvolvimento de tais aplicações evidencia os novos caminhos da computação e a necessidade da criação de sistemas capazes de trabalhar com uma grande quantidade de dados. As aplicações e seus impactos vão muito além do desenvolvimento de artefatos computacionais. Hoje, a Big Data está presente em diversas áreas, como no sequenciamento do genoma (MARX, 2013), no sistema de saúde (MURDOCH; DETSKY, 2013), em pesquisas sobre o HIV (BUSHMAN et al., 2013) e nos sistemas de Business Intelligence (CHEN et al., 2012). Além de estar presente nas áreas previamente citadas, conceitos de Big Data também são aplicados em diversas ciências do meio ambiente. Entre elas, destacam-se as aplicações para as ciências atmosféricas, as quais são descritas na próxima seção. 1.1 BIG DATA EM SISTEMAS PARA CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS As aplicações para ciências atmosféricas, apesar de terem objetivos diferentes, trabalham com uma quantidade grande de dados, exigindo, por tanto, o desenvolvimento e/ou aplicação de sistemas para Big Data.
16 16 A startup OpenSignal (2013) desenvolveu um aplicativo para coletar dados atmosféricos de smartphones que possuem hardware específico, como termômetros e medidores de umidade. Este aplicativo pretende utilizar as vantagens do crowdsourcing, uma técnica para a obtenção de dados a partir de um grupo grande de pessoas, para adquirir uma grande quantidade de dados e, a partir deles, desenvolver sistemas para avaliar condições climáticas em áreas urbanas e aprimorar os sistemas tradicionais de previsão do tempo (JOHNSTON, 2013). Outras companhias trabalham ao lado de agências governamentais para diminuir a perda de dados provenientes de satélites. Knapp (2013) discorre sobre satélites que têm capacidade de cobrir cada metro da Terra a cada quatro horas, gerando 60GB da dados por dia. O processamento destes dados geram 3TB de informações, as quais são capazes de representar as medições em três dimensões e em tempo real. O governo da Coréia do Sul, para melhorar os seus sistemas de previsões meteorológicas, investiu em infra-estrutura para ser capaz de armazenar mais dados. Utilizando hardware da IBM, os sul coreanos são capazes de armazenar 9.3 petabytes de dados (HAMM, 2013). Além do hardware, a IBM também provê o sistema Deep Thunder, que utiliza os recursos de forma eficiente, através de algoritmos sofisticados para previsão meteorológicas em regiões de curta distância, como uma quadra ou algumas ruas, por exemplo (GALLAGHER, 2012). Outro sistema que trabalha com Big Data éou-air, um sistema de aprendizagem semi-supervisionada para dados meteorológicos que utiliza classificadores espaciais e temporais (ZHENG et al., 2013). O sistema foi avaliado através de comparações com estações meteorológicas chinesas, mostrando-se eficiente, com mais de 80% de precisão. Todas estas aplicações são importantes para as ciências atmosféricas. No entanto, como é possível avaliar um sistema desenvolvido para Big Data? Qual a probabilidade dos dados estarem corretos e os sistemas que irão utilizar estes dados não estarem propagando erros? Como filtrar os dados para não executar processamentos desnecessários? Estas questões são comuns no desenvolvimento de aplicações desta área. No desenvolvimento de sistemas para áreas ambientais e ciências do meio-ambiente não é diferente. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um sistema para Big Data, com a intenção de esclarecê-las.
17 JUSTIFICATIVA Quando realizam operações sobre um número muito grande de dados, os sistemas, em geral, demoram para responder e, muitas vezes, atrasam o processamento de outros serviços. Isto pode frustrar os usuários, que deixarão de utilizar o sistema. Além disso, o atraso de outros processos pode ser prejudicial em vários sentidos. Em razão da grande quantidade de dados, como é possível verificar nos exemplos apresentados, faz-se necessário, durante o desenvolvimento de um sistema no contexto de Big Data, garantir a eficiência e a eficácia na obtenção e utilização de grandes quantidades de dados. Neste trabalho é desenvolvido um sistema de análise e previsão estatística de indicadores ambientais de poluição do ar. Esse trabalho conta com o apoio da empresa Lakes Environmental (2014). Esta empresa desenvolve soluções de tecnologia da informação para ciências ambientais, sendo referência mundial em softwares para modelagem de dispersão de partículas na atmosfera. Os dados que são utilizados pelo sistema foram obtidos do Air Quality System (2014) (AQS), um sistema para gerenciamento de dados de poluentes e de correntes de ar externas, o qual é administrado pela Agência de Proteção Ambiental dos EUA (USEPA) (The United States Environmental Protection Agency, 2014). Na segunda parte é desenvolvido o protótipo do sistema para análise e previsão dos dados. A intenção deste sistema é acessar os dados provenientes do AQS eficientemente, por isso o desenvolvimento é concentrado nos aspectos de Big Data. Pacotes de software para análise estatística e previsão são utilizados nesta etapa. Esta etapa inclui todo o processo necessário para o desenvolvimento de software: análise e projeto, implementação e, por fim, verificação e validação. Apesar da aparência sequencial da descrição desta etapa, o sistema foi desenvolvido ciclicamente, executando-se cada etapa mais de uma vez. Finalmente, na terceira parte, são apresentados os resultados da aplicação sob os dados disponíveis. Nesta etapa é avaliado o desempenho do sistema sobre os dados provenientes do AQS, bem como a qualidade dos dados de saída do sistema.
18 OBJETIVOS No contexto da Big Data para ciências atmosféricas, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema para análise e previsão de dados de poluição do ar. Para alcançá-lo, os seguintes objetivos específicos farão parte da solução final: Escolha dos dados que serão utilizados; Preparação dos dados escolhidos; Escolha dos métodos estatísticos e de previsão; Incorporação da solução em um sistema para Big Data. 1.4 ORGANIZAÇÃO DA MONOGRAFIA Esta monografia está organizada em seis capítulos. Neste primeiro capítulo, temse a introdução, onde são apresentados o contexto, a justificativa e os objetivos do trabalho. No segundo capítulo é realizado o levantamento bibliográfico e apresentado o estado-da-arte em Big Data. No terceiro capítulo é apresentado a especificação do sistema e no quarto o desenvolvimento. Por fim, no quinto encontram-se os estudos de caso e no sexto as conclusões e considerações finais.
19 19 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Para que seja possível realizar a análise e previsão de dados da qualidade do ar, é necessário entender o que se espera dos dados disponíveis e como eles serão utilizados. Assim, no contexto deste trabalho, é preciso entender os sistemas para Big Data. Este capítulo traz uma revisão sobre o estado-da-arte dos diversos segmentos que compõem este campo do conhecimento, incluindo utilizações em pesquisas sobre ciências atmosféricas ou campos relacionados. 2.1 SISTEMAS PARA BIG DATA A revisão do estado da arte de arquiteturas e plataformas para análise de dados e descoberta de conhecimento realizado por Begoli (2012) revela três pontos importantes para o desenvolvimento deste trabalho: i) a definição das terminologias utilizadas na área; ii) uma pequena pesquisa sobre a utilização de plataformas e ferramentas e; iii) as principais arquiteturas utilizadas pelos sistemas. Por ser uma área de conhecimento nova e em rápido crescimento, a área de análise de dados e descoberta de informação possui várias terminologias para definir as suas atividades. Uma distinção importante realizada por Begoli é a distinção entre Descoberta de Informação em Dados e Análise de Dados. A primeira, Descoberta de Informação em Dados, é uma terminologia utilizada para definir a atividade de grupos multi-disciplinares, que envolvem ciência da computação, estatística e especialistas no domínio da aplicação (economia, biologia etc, por exemplo), que buscam extrair novos conhecimentos de grandes conjuntos de dados. Já a segunda, Análise de Dados, é uma terminologia utilizada para englobar as atividades de compreensão de dados através da utilização de recursos computacionais e estatísticos, bem como métodos de visualização. Entre estas atividades, encontram-se atividades das disciplinas de aprendizagem de máquina, análise de dados, visualização de
20 20 informação e análise visual. Dentro destas definições, uma pequena pesquisa foi realizada para verificar quais plataformas estão sendo as mais utilizadas entre os grupos de Descoberta de Informação em Dados. Entres os softwares mais populares para mineração de dados, aparecem a Linguagem R, o Excel, o Rapid-IRapid Miner, o Weka e o Pentaho. Entre as tecnologias mais populares para Big Data, aparecem o Hadoop, oamazon Web Services (AWS) e tecnologias NoSQL, que são alternativas aos bancos de dados tradicionais. Finalmente, entre as linguagens de programação mais utilização para o desenvolvimento de código customizado, aparecem a Linguagem R e a Linguagem Java. Conhecer as ferramentas que estão sendo utilizadas é importante para compreender o estado atual dos artefatos que são resultados das pesquisas para Descoberta de Informação em Dados. A familiaridade com estas ferramentas é fundamental para facilitar a compreensão das pesquisas que estão sendo realizadas, o que facilitará o desenvolvimento deste trabalho. Finalmente, Begoli aponta as principais arquiteturas por trás das ferramentas, tecnologias e linguagens de programação mais utilizadas no ano de Além dos tradicionais sistemas de bancos de dados relacionais e das plataformas de computação de alta performance, ambos mais conhecidos por serem estudados e desenvolvidos antes mesmo do termo Big Data ser definido, encontram-se o algoritmo MapReduce, o qual é utilizado para redução de dados através de operações de seleção, ordenação e síntese de dados, e as tecnologias de gerenciamento de dados NoSQL. Os bancos de dados relacionais e os sistemas necessários para o seu gerenciamento, por serem utilizados há muitas décadas e, portanto, apresentarem um caráter de sistema legado, ainda que tenham sido desenvolvidos consideravelmente, estão presentes na maioria das empresas que possuem uma grande quantidade de dados, sendo este segmento o mais disputado pelo mercado. Já os sistemas para computação de alta performance se caracterizam pela necessidade de execução em paralelo e da realocação de dados para computação, o que exige que estes sistemas apresentem diversas características como, por exemplo, grande largura de banda, baixa latência de rede, alto número de núcleos de processamento e grande capacidade de memória. Sobre todos esses recursos de hardware, ainda se faz necessário a utilização de softwares especializados. Em geral, estudos nestas duas áreas focam no desempenho do processamento de grandes volume de dados em processadores distribuídos. Já o estudo da utilização do
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