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Rhauani Fazul
Silveira Martins, Brazil
Hi! :) I am a Master's student in Computer Science at the Federal University of Santa Maria (UFSM) in Brazil. I currently work at @starsaceleradora My main topics of interest includes distributed systems, parallel and distributed processing, fault tolerance on big data platforms, data replication, and replica balancing in distributed file systems.
CodersRank Score
What is this?
This represents your current experience. It calculates by analyzing your connected repositories. By measuring your skills by your code, we are creating the ranking, so you can know how good are you comparing to another developers and what you have to improve to be better
Information on how to increase score and ranking details you can find in this blog post.
405.2
CodersRank Rank
Top 2%
Highest experience points: 0 points,
0 activities in the last year
JavaScript
59.1
exp.
Java
55.9
exp.
JSON
40
exp.
C
36.8
exp.
SCSS
22.1
exp.
EJS
19
exp.
PHP
16.7
exp.
Shell
16
exp.
TypeScript
11.3
exp.
Less
11.2
exp.
Python
8.7
exp.
C++
4.2
exp.
HTML
40.6
exp.
CSS
51
exp.
TSQL
4.8
exp.
List your work history, including any contracts or internships
Stars Aceleradora
Jul 2019 - Sep 2021 (2 years 2 months)
System Analyst
System analyst
Sociedade Brasileira de Geofísica Espacial e Aeronomia (SBGEA) Contract
May 2018 - Nov 2018 (6 months)
Desenvolvedor Portal VII SBGEA
PET-SI UFSM
Aug 2015 - Dec 2019 (4 years 4 months)
Bolsista do Programa de Educação Tutorial - PET
O Programa de Educação Tutorial (PET) é um programa institucional oferecido pelo MEC, onde estudantes de graduação, orientados por um docente, buscam aprimorar os cursos de graduação trabalhando na tríade de ensino, pesquisa e extensão. Os grupos PET tem como alguns de seus objetivos: promover uma formação multidisciplinar, interação entre bolsistas e corpos docente e discente, promover o trabalho e ganho de conhecimento coletivo, além de desenvolver características como proatividade, postura e oratória. Mais informações em www.ufsm.br/pet-si.
Add some compelling projects here to demonstrate your experience
CAACTO Fase II: Cuidado e Atenção ao Adolescente e à Criança em Tratamento Oncológico
Jan 2019 - Present
Este programa prevê a continuidade das ações desenvolvidas desde o ano de 2011, por docentes e discentes dos cursos de Terapia Ocupacional, Fisioterapia e Desenho Industrial, Arquivologia da Universidade Federal de Santa Maria- UFSM, com o apoio de profissionais do Serviço de Hematologia e Oncologia do Hospital Universitário de Santa Maria- HUSM, tais como: Centro de Tratamento da Criança com Câncer - CTCriaC, Ambulatório de Quimioterapia e do Centro de Convivência Turma do Ique. Registro GAP: 048269
Investigação Experimental das Técnicas de Tolerância a Falhas Implementadas pelo Apache Hadoop
Feb 2018 - Present
O Apache Hadoop possui implementações de técnicas de tolerância a falhas em seus processos, para garantir confiabilidade e disponibilidade. As técnicas devem garantir que os serviços oferecidos pelo framework sejam realizados, mesmo quando um evento de falha acontece. A arquitetura do Hadoop é composta por dois módulos principais: o sistema de arquivos distribuído (HDFS) e um framework para manutenção do seu ambiente e das aplicações (YARN). O Hadoop ainda possui um módulo chamado Hadoop Common, que define bibliotecas para outras funcionalidades da ferramenta, e também pode ser utilizado em conjunto com outros projetos Apache como o Spark, HBase, Zookeeper e Ambari, entre outros frameworks relacionados. O projeto proposto visa, além de um estudo teórico, uma investigação prática dos mecanismos de tolerância a falhas implementados pelo Apache Hadoop, especificamente nos módulos HDFS e YARN. Registro GAP: 048571
Implementação de uma Política Customizada de Balanceamento de Réplicas para o HDFS Balancer do Apache Hadoop
Mar 2019 - Jul 2019
A replicação de dados é a base para o funcionamento do sistema de arquivos distribuído do Apache Hadoop (HDFS). Todavia, a forma como os dados são posicionados no cluster impacta diretamente o balanceamento de réplicas. O HDFS Balancer é uma solução integrada ao Hadoop que visa o equilíbrio do sistema, porém sua operação não permite explorar as necessidades específicas das aplicações. Este trabalho propõe uma política de balanceamento customizada para o HDFS Balancer baseada em um sistema de prioridades, que pode ser adaptado e configurado de acordo com as demandas de uso. As prioridades permitem definir quais parâmetros do HDFS ou da topologia do cluster devem ser considerados, assim flexibilizando o balanceamento. Registro GAP: 051441
This section lets you add any degrees or diplomas you have earned.
Universidade Federal de Santa Maria
Master's degree, Computer Science
Jan 2020 - Jan 2022
Universidade Federal de Santa Maria
Bacharelado em Sistemas de Informação, Tecnologia da Informação
Jan 2015 - Jan 2019
Scrum Fundamentals Certified
Oct 2018