Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11547/1381
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Tutar, Hayati | - |
dc.date.accessioned | 2019-04-11T10:56:02Z | - |
dc.date.available | 2019-04-11T10:56:02Z | - |
dc.date.issued | 2016-07 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11547/1381 | - |
dc.description.abstract | ÖZET Veri, tüm zaman ve çağlarda hep değerli olmuş, bilimin ilerlemesine ve toplumların gelişmesine öncülük etmiştir. İçinde bulunduğumuz Bilgi ve Teknoloji Çağı’nda, verinin değeri her geçen gün daha da önem kazanmaya başlamıştır. Günümüzde veriyi son derece önemli hale getiren en temel hususlardan birisi de, verilerin hızlı bir şekilde işlenebilmesi ve daha iyi analiz edilebilmesi olmuştur. Analiz sonucunda daha anlamlı veriler üretilmiş ve böylece verilerin çok daha etkin bir şekilde kullanılabilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, uygulama ve sistemlerin işleyişi sürecinde oluşan log verilerinin In-Memory Veri Tabanı sistemlerinde tutulması, YSA algoritmalarından SOM (kendi kendine organizasyonlu öğrenme) algoritması kullanılarak tutulan verilerin analiz edilmesi ve sistemdeki anomali durumlarının tespit edilmesi yaklaşımı esas alınmıştır. Anomali tespiti amaçlı veri analizlerinde, denetimli öğrenen (supervised) YSA algoritmalarının tek başına yeterli olmayacağı, denetimsiz öğrenen (unsupervised) YSA algoritmalarının da kullanılmasının gerektiği görüşü beyan edilmiştir. Diğer yandan büyük boyutlu verilerin analiz çalışmalarının hızlı yapılabilmesi için, In-Memory (Hafıza İçi) veri tabanı sistemlerinin kullanılmasının gerekliliğine değinilmiştir. Konuyla ilgili geliştirilen prototip uygulama detaylıca anlatılmıştır. Uygulamada, In-Memory veri tabanı tablolarında tutulan, BT sitemlerindeki Windows sunuculara ait olan ve WMI üzerinden alınan uygulama log verileri kullanılmıştır. Öncelikle SOM algoritması kullanılarak veriler analiz edilmiştir, sonra da çıktı verileri baz alınarak anomali tespiti yapılmış ve anomali seviyeleri derecelendirilmiştir. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ | tr_TR |
dc.subject | Veri | tr_TR |
dc.subject | Veri Analizi | tr_TR |
dc.subject | Anomali Tespiti | tr_TR |
dc.subject | Yapay Zeka | tr_TR |
dc.subject | Yapay Sinir Ağları | tr_TR |
dc.subject | YSA | tr_TR |
dc.subject | SOM | tr_TR |
dc.subject | Kümeleme | tr_TR |
dc.subject | Fraud | tr_TR |
dc.subject | In-Memory Veri Tabanı Sistemleri | tr_TR |
dc.subject | Hafıza İçi Veri Tabanı Sistemleri | tr_TR |
dc.title | IN-MEMORY (HAFIZA İÇİ) VERİTABANI SİSTEMLERİNDE AKILLI LOG ANALİZİ | tr_TR |
dc.type | Thesis | tr_TR |
Appears in Collections: | Tezler -Thesis |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
IN-MEMORY (HAFIZA İÇİ) VERİTABANI SİSTEMLERİNDE AKILLI LOG ANALİZİ.pdf | Yüksek Lisans Tez Dosyası | 1.92 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.