Thesis
ANÁLISIS DE CONSULTAS PREDICTIVAS EN BASES DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO

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dc.contributor.advisorGALINDO URRA, RAÚL
dc.contributor.advisorMARTÍ LARA, JOSÉ LUIS
dc.contributor.authorCOTORAS STRAUB, SLAVKO IVO
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICAes_CL
dc.contributor.otherSTOWHAS BORGHETTI, LUDWIG
dc.coverage.spatialCampus San Joaquín, Santiagoes_CL
dc.date.accessioned2018-08-09T21:59:41Z
dc.date.available2018-08-09T21:59:41Z
dc.date.issued2018-07
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEl presente trabajo muestra un análisis comparativo de alternativas de bases de datos de series de tiempo, orientado a usuarios que realizan consultas predictivas mediante el uso de una arquitectura de un solo nodo. El objetivo será identificar criterios al evaluar la precisión y rendimiento de los motores de bases de datos InfluxDB, Graphite y RRDtool, ejecutando un benchmark propio sobre dichos motores utilizando el mismo ambiente para su comparación.De acuerdo al análisis que se realiza en esta memoria se concluye que si se prioriza la precisión en el modelo predictivo y/o el tiempo de ejecución de las consultas, se recomienda eluso de RRDtool y Graphite. Mientras que si se busca modificar los parámetros presentes en las consultas predictivas de forma nativa, se sugieren las bases de datos InfluxDB y Graphite; siendo estas, además, buenas opciones para la gestión remota de dichas consultas.es_CL
dc.description.abstractThis work shows a comparative analysis of time series database alternatives oriented to users that perform predictive queries through the use of a single node architecture. The objective will be to identify criteria when evaluating the accuracy and performance of the InfluxDB, Graphite and RRDtool database engines by running an own benchmark on them, using the same environment for comparison.According to the analysis carried out in this report, it is concluded that if the precision in the predictive model and/or the execution time of the queries is prioritized, the use of RRDtool and Graphite is recommended. While if you want to modify the parameters present in predictive queries natively, the InfluxDB and Graphite databases are suggested; being these, in addition, good options for remote management of such queries.eng
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL EN INFORMÁTICAes_CL
dc.description.programINGENIERÍA CIVIL EN INFORMÁTICA
dc.format.extent105 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560902038683
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11673/41644
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessRightsA - Internet abierta www.repositorio.usm.cl y otros repositorios a la que la USM se adscriba
dc.subjectBASES DE DATOSes_CL
dc.subjectMODELOS PREDICTIVOSes_CL
dc.subjectSERIES DE TIEMPOes_CL
dc.titleANÁLISIS DE CONSULTAS PREDICTIVAS EN BASES DE DATOS DE SERIES DE TIEMPOes_CL
dc.typeTesis Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2017
usm.identifier.thesis4500014965
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