A fast access big data approach for configurable and scalable object storage enabling mixed fault-tolerance (2017)
- Authors:
- Autor USP: TRONCO, MARIO LUIZ - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.3844/jcssp.2017.192.198
- Subjects: FALHAS COMPUTACIONAIS; BIG DATA; ENGENHARIA MECÂNICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Science Publications
- Publisher place: New York, NY, USA
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Journal of Computer Science
- ISSN: 1549-3636
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13, n. 6, p. 192-198, 2017
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
VALENCIO, Carlos Roberto et al. A fast access big data approach for configurable and scalable object storage enabling mixed fault-tolerance. Journal of Computer Science, v. 13, n. 6, p. 192-198, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3844/jcssp.2017.192.198. Acesso em: 02 jan. 2026. -
APA
Valencio, C. R., Caetano, A. F. M., Colombini, A. C., Tronco, M. L., & Fortes, M. Z. (2017). A fast access big data approach for configurable and scalable object storage enabling mixed fault-tolerance. Journal of Computer Science, 13( 6), 192-198. doi:10.3844/jcssp.2017.192.198 -
NLM
Valencio CR, Caetano AFM, Colombini AC, Tronco ML, Fortes MZ. A fast access big data approach for configurable and scalable object storage enabling mixed fault-tolerance [Internet]. Journal of Computer Science. 2017 ; 13( 6): 192-198.[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3844/jcssp.2017.192.198 -
Vancouver
Valencio CR, Caetano AFM, Colombini AC, Tronco ML, Fortes MZ. A fast access big data approach for configurable and scalable object storage enabling mixed fault-tolerance [Internet]. Journal of Computer Science. 2017 ; 13( 6): 192-198.[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3844/jcssp.2017.192.198 - Estudo, projeto e construção de um sistema automatizado de coleta e armazenamento de pallets
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Informações sobre o DOI: 10.3844/jcssp.2017.192.198 (Fonte: oaDOI API)
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