Dissertação
Data Analysis in Blockchain EVALUATED
Blockchain e análise de dados são dois tópicos com cada vez mais estudos e ambos têem sido integrados em múltiplas aplicações. No entanto, aceder a informação na blockchain não é um processo tão simples como num sistema central clássico de dados, como, por exemplo, uma base de dados. Neste trabalho, duas revisões sistemáticas de literatura são realizadas e uma nova arquitetura é proposta. As principais conclusões destas revisões são, (1) o principal beneficio da blockchain é criar confiança, segurança e privacidade durante o processo de recolha de dados em diferentes fontes num meio digital; (2) o principal desafio da blockchain é o tempo necessário e a falta de ferramentas para aceder, analizar e guardar dados; (3) usar sistemas distribuidos de ficheiros pode evitar custos de armazenamento e computação elevados na blockchain; (4) a maneira mais comum de aceder dados na blockchain, embora aquém do ideal, são smart contracts. Uma nova arquitetura é desenvovida e para além das capacidades obtidas da junção da blockchain e dos sistemas distribuidos de ficheiros , o principal beneficio desta arquitetura é a capacidade de fazer previsões rápidas e atualizadas através do uso de aprendizagem incremental. Uma prova de conceito que demonstra o uso da arquiteura é implementado, utilizando Hyperledger Fabric (Blockchain), InterPlanetary File System (Sistema Distribuido de Ficheiros), Kafka (Plataforma Distribuída de Eventos e de Transmissão de Dados) e RiverML (Aprendizagem Incremental). O sistema é avaliado, demonstrando ser escalável e potenciais aplicações. Por último, as pricipais contribuiçoes, limitações da investigaçao e trabalho futuro são apresentadas.
novembro 9, 2022, 16:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Miguel Leitão Bignolas Mira da Silva
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático
