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Streaming Analytics: Concepts, Architectures, Platforms, Use Cases and Applications - Couverture rigide

 
9781839534164: Streaming Analytics: Concepts, Architectures, Platforms, Use Cases and Applications

Synopsis

When digitized entities, connected devices and microservices interact purposefully, we end up with a massive amount of multi-structured streaming (real time) data that is continuously generated by different sources at high speed. Streaming analytics allows the management, monitoring, and real-time analytics of live streaming data. The topic has grown in importance due to the emergence of online analytics and edge and IoT platforms. A real digital transformation is being achieved across industry verticals through meticulous data collection, cleansing and crunching in real time. Capturing and subjecting those value-adding events is considered as the prime task for achieving trustworthy and timely insights.

The authors articulate and accentuate the challenges widely associated with streaming data and analytics, describe data analytics algorithms and approaches, present Edge and Fog computing concepts and technologies and show how streaming analytics can be accomplished in Edge device clouds. They also delineate several industry use cases across cloud system operations in transportation and cyber security and other business domains.

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À propos des auteurs

Pethuru Raj is the Chief Architect and Vice President in the Site Reliability Engineering (SRE) division of Reliance Jio Platforms Ltd., Bangalore, India. He focuses on emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), big and fast data analytics, blockchain, digital twins, cloud-native computing, edge & fog clouds, reliability engineering, microservices architecture (MSA), and event-driven architecture (EDA). He has authored and edited 20 technology books. He holds a CSIR-sponsored PhD from Anna University, India.



Chellammal Surianarayanan is an assistant professor of computer science at Government Arts and Science College, Tiruchirapalli, India. Her contributions include the development of an embedded system for lead shield integrity assessment system, portable automatic air sampling equipment, an embedded system of detection of lymphatic filariasis in its early stage, and the development of data logging software applications for atmospheric dispersion studies. She is a life member of the Computer Society of India and IAENG. She earned a Doctorate in Computer Science by developing computational optimization models for the discovery and selection of semantic services.



Koteeswaran Seerangan is an associate professor in the Department of Computer Science and Engineering, School of Computing, and Dean of Research Studies at Vel Tech Rangarajan Dr Sagunthala R&D Institute of Science and Technology, India. His research interests include big data and analytics, Internet of Things, and machine learning. He is a member of ACM and the IET, and a senior member of IEEE and life member of ISTE. He holds a PhD in computer science and engineering from Vel Tech Rangarajan Dr Sagunthala R&D Institute of Science and Technology, India.



George Ghinea is a professor in multimedia computing in the Department of Computer Science at Brunel University, London, UK. His research activities lie at the confluence of computer science, media and psychology. His work focuses on the area of perceptual multimedia quality and how one builds end-to-end communication systems incorporating user perceptual requirements. He has applied his expertise in areas such as eye-tracking, telemedicine, multi-modal interaction, and ubiquitous and mobile computing. He consults regularly for both public and private institutions. He is a member of the IEEE. He holds a PhD in computer science from the University of Reading, UK.

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Etat : New. KlappentextIn this book, the authors articulate the challenges associated with streaming data and analytics, describe data analytics algorithms and approaches, present edge and fog computing concepts and technologies and show how stre. N° de réf. du vendeur 594275209

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