A software architecture framework for model driven big data applications

Big-data is a term to describe a "datasets which could not be captured, managed, and processed by general computers within an acceptable scope". It is a new trend which involved large number of different research and practice fields. Undoubtedly the future competitions in business productivity and technologies will converge into the big-data explorations. Big-data offers considerable opportunities, and it poses serious challenges and difficulties as well. In a simple word, all the leading-edge techniques and technologies which are in use currently for gathering, managing, analyzing and storing data in general, are insufficient and incompetent for dealing with big-data. To be able to develop a successful data-intensive application (DIA) we need new technologies, new architectural style, new software engineering method and new design approach. The main objective of my thesis work is to develop a tool to support the designer of DIA. In this thesis work we produced a UML-Profile for big-data, it leverages the process of modelling of DIA and it allows the developer to model the application with particular regards with non-functional characteristic and makes this model suitable for analysis. We provide a software architecture framework to design and develop a DIA in three layers of abstraction with a possibility of automatic translation of one layer to the next one, based on the characteristics provided in the model of the application using our UML-Profle.

Big-data è un termine per descrivere un "set di dati che non possono essere catturati, gestite, ed elaborati dal computer generici entro un ambito accettabile ". È una nuova tendenza che ha coinvolto gran numero di differenti ricerca e pratica campi. Senza dubbio i futuri concorsi di produttività aziendale e tecnologie convergeranno nelle esplorazioni Big-data. Big-data offre notevoli opportunità, e pone serie sfide e difficoltà pure. In una parola semplice, tutte le tecniche d'avanguardia e tecnologie che sono in uso attualmente per la raccolta, la gestione, l'analisi e la memorizzazione dei dati, in generale, sono insufficienti e incompetente per trattare con Big-data. Per essere in grado di sviluppare un'applicazione ad alta intensità di dati di successo (DIA) abbiamo bisogno di nuove tecnologie, nuovo stile architettonico, il nuovo software engineering metodo e nuovo approccio progettuale. L'obiettivo principale della mia tesi il lavoro è quello di sviluppare uno strumento per supportare il progettista della DIA. In questo lavoro di tesi abbiamo prodotto un UML Profilo per Big-data, sfrutta la processo di odellazione di DIA e permette agli sviluppatori di modellare l'applicazione con particolare riferimento con caratteristiche non funzionali e fare questo modello adatto per l'analisi. Forniamo un quadro rchitettura software per progettare e sviluppare una DIA in tre livelli di astrazione, con una possibilità di automatic definizione di un livello a quello successivo, in base alle caratteristiche previste nel modello della domanda utilizzando il nostro UML-Profle.