Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu co giãn tài nguyên trong xử lý dữ liệu tài chính với nền tảng Apache Spark

Khóa luận này trình bày nghiên cứu về việc co giãn tài nguyên trong xử lý dữ liệu tài chính sử dụng nền tảng Apache Spark. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh tài nguyên dựa trên nhu cầu thực tế, đảm bảo hiệu suất và tính ổn định cao, đồng thời tối ưu hóa chi phí.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, kỹ sư hệ thống và các chuyên gia quan tâm đến việc xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu lớn hiệu quả và có khả năng mở rộng.

Khóa luận tập trung vào việc xây dựng một mô hình co giãn tài nguyên hiệu quả cho hệ thống xử lý dữ liệu tài chính dựa trên Apache Spark và Kubernetes. Nghiên cứu này bao gồm việc phân tích các cơ chế co giãn tài nguyên như Horizontal Pod Autoscaler (HPA) và Vertical Pod Autoscaler (VPA), đồng thời đánh giá hiệu suất của hệ thống trong các môi trường khác nhau. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc áp dụng các cơ chế co giãn tài nguyên giúp cải thiện đáng kể hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống, đồng thời giảm thiểu chi phí vận hành. Ngoài ra, khóa luận cũng đề xuất các hướng phát triển tương lai để nâng cao hơn nữa hiệu quả của hệ thống, bao gồm việc tích hợp các công cụ giám sát và quản lý tài nguyên tiên tiến, cũng như tối ưu hóa các thuật toán xử lý dữ liệu.