B2B (Business to Business) Sistem Verilerinin Yapak Zeka Algoritmaları ile Analizini Destekleyen Yazılım Analiz Platformunun Geliştirilmesi
Eryaz yaklaşık 400 farklı müşteriye B2B (Business2Business) çözümleri sunarak müşterilerin ürünlerini web-ortamında sergileyip pazarlayabilmelerine imkan sağlamaktadır. Her müşteri, kendi B2B çözümü aracılığıyla ürünlerine ilgi duyan müşterileriyle iletişim kurmakta olup bu iletişimler sayesinde de birçok farklı veri B2B sistemleri tarafından depolanmaktadır. Bunlar arasında, müşterilen aradıkları ürünler, ürünlerin stok durumları, sipariş edilen ürünler, ürünlerin katalog taraması sonucu, sipariş tipleri (şirket içi yada müşteri siparişi), ve ürünlerin marka/modelleri gibi birçok farklı veri tipi mevcuttur. 400 farklı müşterinin her birinin kendi müşterilerinden elde ettikleri benzer veriler göz önünde bulundurulunca, Eryaz'ın büyük bir veri deposuna sahip olduğu anlaşılmaktadır. Bu projede amacımız, yeni geliştireceğimiz bir yazılım analiz platformu ile, büyük verinin gerçek zamanlı olarak depolanmasını ve analizini mümkün kılmaktır. Geliştirilecek yeni analiz platformu, mevcut veri üzerinde önceden tanımlı bir takım sorgulamaları otomatik olarak gerçekleştirip analiz sonucunu görselleştirebilecektir. Ayrıca, mevcut büyük veri üzerinde bir takım makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak bazı çıkarımların ve tespitlerin yapılması ve önerilerin oluşturulması planlanmaktadır. Bunlar arasında, belirli ürünleri sipariş eden müşterilerin başka hangi ürünlere yatkın olabileceği, belirli bir ürünü sipariş eden müşterilere aynı ürünün farklı markaları konularında önerilerde bulunmak, ve müşterilerin aynı ürünün farklı markalarına gösterdikleri ilginin incelenerek farklı markalar arasında benzerlik analizi yer almaktadır.
- Eryaz Yazılım ArGe Projesi
- Başlangıç: 01-09-2019
- Proje Süresi: 12 ay
- Eryaz Yazılım Koordinatör: Ahmet Saray
- Yeditepe Üniversitesi Koordinatör: Dr. Mert Özkaya
- Yeditepe Üniversitesi Bursiyerler: Arda Burak Mamur, Doğuş Aytok
Visual Specification of Software Architectures and their Analysis
In this project, the goal is to offer a visual architecture description language that extends the XCD architecture description language with a visual notation set. VXCD's visual notation set is expected to be inspired from the well-known UML's component diagram. VXCD will have exactly the same semantics as XCD (Read the CBSE'14 paper for XCD's semantics). So, VXCD will allow for specifying contractual, modular, realisable, and formally analysable software architectures. Like XCD, VXCD will also support components and connectors (interaction protocols), but in a visual way. VXCD will allow designers to specify the behaviours of components and connector protocols through button clicks, form-filling, and selection lists by minimising the amount of texts that they need to type in. VXCD is to be supported with a drawing editor through which designers can specify their visual VXCD architectures. Using VXCD's code generator, designers can translate their VXCD architectures into textual XCD architectures. By doing so, designers can benefit from XCD's code generators for translating their architectural models into ProMeLa formal verification language. ProMeLa models can then be formally analysed for a number of system properties automatically using the SPIN model checker. VXCD is also to be supported by another code generator that can translate any visual VXCD architectures into software implementation code in Java. So, whatever designers specify visually including the structure, behaviours, and interaction protocol design decisions can be translated into Java code. This reduces the amount of time and effort that developers need to spend for implementing software systems.
Internet of Things at Work
IoT@Work will develop the technologies required to enable Internet of Things (IoT)-based applications and processes in the manufacturing domain. The IoT architecture will allow production processes to adapt quickly and easily to new business models and processes. Process and industry automation, however, have strong demands for reliable communication and security guarantees, which the IoT architecture has to incorporate from the start. Today, deployment and commissioning of complex production processes or Internet-enabled applications interacting with production systems still require a time consuming and error-prone manual network configuration process. This is due to the need to maintain a high level of determinism, safety, and security of the production process itself and avoiding both safety-critical failures and costly production interruptions. Furthermore, the traditional concept of a 'system's boundary' does not scale in scenarios where repurposed production systems have to fulfil new goals and adapt aspects like connectivity, dependability, security and privacy.
IoT@Work will deliver tools and runtime mechanisms based on IoT technologies to significantly simplify commissioning, operating, and maintaining complex production processes. The contribution of this project will be focused on using self-configuration mechanisms, enabling what we call secure Plug&Work IoT. We want to contribute to the design ideas of the IoT architecture in order to dynamically and securely adapt networks and resources to better fit to "change", where this change could be due to infrastructure change, failures, or even process adaptations.
- Started on 1 June 2010 and Delivered on 30 June 2013
- Funded by European Commission FP7-ICT
- Budget: € 5 890 830
- Worked as a research assistant
- URL: https://www.iot-at-work.eu/
