Resumen

Los marcos de procesamiento de flujos distribuidos (DSPF, por sus siglas en ingls) son el motor vital que puede manejar el procesamiento de datos en tiempo real y el anlisis para aplicaciones IoT. Cmo priorizar DSPFs y seleccionar el ms adecuado para aplicaciones especiales de IoT es un tema abierto. Para ayudar a los desarrolladores de aplicaciones IoT a resolver este complejo problema, en este artculo se propone un nuevo modelo probabilstico de toma de decisiones multicriterio (MCDM). Para caracterizar los requisitos del procesamiento de flujos de datos IoT a gran escala, se establece un novedoso sistema de criterios de evaluacin que incluye criterios cualitativos y cuantitativos. Para modelar con precisin las opiniones colectivas de desarrolladores cualificados y considerar su distancia psicolgica, se utiliza la definicin de conjuntos difusos probabilsticos vacilantes (PHFSs). Para derivar los grados de importancia de los criterios, se propone un nuevo mtodo probabilstico vacilante fuzzy best-worst (PHFBW) basado en el valor de la puntuacin. Para priorizar los DSPF y elegir el ms adecuado, se propone un nuevo mtodo probabilstico difuso vacilante MULTIMOORA. Por ltimo, se estudia un caso prctico compuesto por cuatro marcos de procesamiento de flujos de Apache, a saber, Storm, Flink, Spark y Samza. Los resultados obtenidos indican que el rendimiento, la latencia y la fiabilidad se consideran los tres criterios ms importantes, y que Flink es el marco de procesamiento de flujos ms adecuado.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Marcos de procesamiento de flujos distribuidos; Aplicaciones IoT; Toma de decisiones multicriterio probabilística vacilante difusa; Sistema de criterios de evaluación; Conjuntos probabilísticos vacilantes difusos; Grados de importancia; Marcos de procesamiento de flujos Apache.
• Keywords:Distributed stream processing frameworks; IoT applications; Probabilistic hesitant fuzzy multicriteria decision making; Evaluation criteria system; Probabilistic hesitant fuzzy sets; Importance degrees; Apache stream processing frameworks