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Knowing: um modelo para garantia de consistência dos dados em sistemas de banco de dados relacionais em nuvem

Freitas, Elyda Laisa Soares Xavier 26 February 2014 (has links)
Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T12:35:14Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Elyda Laisa Soares Xavier Freitas.pdf: 1913236 bytes, checksum: ca758af615b3c8f3814927fc58b0758b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T12:35:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Elyda Laisa Soares Xavier Freitas.pdf: 1913236 bytes, checksum: ca758af615b3c8f3814927fc58b0758b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Bancos de Dados em Nuvem permitem armazenar grandes volumes de dados e crescer quase indefinidamente. Essa característica, alcançada devido à distribuição dos dados, impõe ao sistema de banco de dados algumas restrições, uma vez que não é possível atingir em um sistema distribuído, e ao mesmo tempo, as desejáveis características de Consistência, Disponibilidade e Tolerância à Partição (em caso de falha), conforme determina o Teorema CAP. Desse modo, diversos sistemas de bancos de dados em nuvem têm optado por relaxar a garantia de consistência, dando prioridade à disponibilidade do serviço. Para grande parte das aplicações, no entanto, inconsistências nos dados podem levar a transtornos imensuráveis, como no caso de uma aplicação bancária com valores equivocados. Estudos recentes mostram a necessidade de investigar e explorar novas opções, as quais possibilitem a garantia de consistência nos sistemas de banco de dados em nuvem. Diante do exposto, este trabalho apresenta o Knowing, um modelo de consistência de dados para sistemas de banco de dados relacionais em nuvem, o qual se utiliza do conhecimento do usuário sobre a aplicação para definir quais dados necessitam de garantia de consistência forte e quais não. Os dados com garantia de consistência são tratados por meio da atualização ansiosa. Neste caso, uma arquitetura adaptada à nuvem, a qual se utiliza de comunicação em grupo, foi projetada. Para dados que não necessitam de consistência forte, técnicas de consistência eventual poderão ser utilizadas. Um protótipo foi desenvolvido com a finalidade de avaliar o modelo criado por meio de experimentos. Estes, bem como sua análise, foram também apresentados.

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