İlişkisel Veri Tabanında Çalışan Araç Takip Sisteminin Büyük Veri Ortamına Taşınması

Abstract

Yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir sistem oluşturmak, takip sistemlerinde her zaman bir sorun olmuştur. Bu sorunun temelinde aşırı ve gerçek zamanlı veri yoğunluğu yatmaktadır. Bu makale geleneksel yaklaşımların yerine büyük veri yaklaşımlarını uygulamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada araç takip sistemi mimarisi için geleneksel yöntemlerin dışına çıkarak yeni bir büyük veri ekosistem tasarım ortaya koyulmuştur. Bunu yapmadaki amaç; gerçek zamanlı ve aşırı hızlı üretilen konum/takip verilerinin çok hızlı işlenmesi ve genel sistem performansının arttırılmasıdır. Yeni geliştirilen büyük veri ekosisteminin hız performansı, ilişkisel veri tabanın tablo sorgulama hız performansıyla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda büyük veri ekosisteminin sorgulama hızının ilişkisel veri tabanı yönetim sistemine kıyasla çok daha hızlı olduğu görülmüştür.

Building a high-performance and scalable system has always been a challenge in tracking systems. At the root of this problem lies the excessive and real-time data overload. This paper aims to replace traditional approaches with big data approaches. In this study, a new big data ecosystem design for vehicle tracking system architecture is presented. The aim is to process real-time and extremely fast-generated location/tracking data very fast and increase the overall system performance. The process speed performance of the newly developed big data ecosystem is compared with the table query speed performance of a relational database. As a result of the comparison, the query speed of the big data ecosystem was found to be much faster than that of the relational database management system.