Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-01T19:49:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Rivaldo Guimarães de Lima Junior.pdf: 1834166 bytes, checksum: 9a812331b16fc6031d784504512f9380 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-03T19:25:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Rivaldo Guimarães de Lima Junior.pdf: 1834166 bytes, checksum: 9a812331b16fc6031d784504512f9380 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:25:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Rivaldo Guimarães de Lima Junior.pdf: 1834166 bytes, checksum: 9a812331b16fc6031d784504512f9380 (MD5) Previous issue date: 2017-05-12 / De acordo com o Teorema CAP (Consistency, Availability e Partition Tolerance), não é possível alcançar, em um sistema distribuído, e ao mesmo tempo, as características de Consistência, Disponibilidade e Tolerância à Partição (em caso de falhas). Por conta dessa idéia, diversos sistemas de banco de dados em nuvem optaram por relaxar a consistência, priorizando a disponibilidade do serviço. Essa decisão apóia-se no fato de que para muitas aplicações inconsistência nos dados é aceitável quando se consegue a disponibilidade das mesmas, porém, para um número grande de aplicações, essa inconsistência pode representar prejuízos imensuráveis, como no caso de uma aplicação bancária consultando dados inconsistentes de seus clientes. Diante desse quadro se faz necessário investigar e explorar novas opções, que permitam a consistência dos dados, quando estes estão replicados e disponibilizados em nuvem, sem abrir mão da disponibilidade do serviço. Diante do exposto e considerando a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) interessada em replicar seus dados, formando uma nuvem privada, garantindo sua consistência, este trabalho propõe um modelo para manutenção de consistência de dados relacionais replicados, baseado na troca de mensagens entre a aplicação e as réplicas do banco de dados. Realizados testes de cadastros, alterações e exclusões no modelo proposto, foi verificado que o mesmo foi eficaz em manter três réplicas de um banco de dados consistentes entre si. / According to the CAP Theorem (Consistency, Availability e Partition Tolerance), it cannot be achieved in a distributed system, and at the same time, the characteristics of Consistency, Availability and Partition tolerance (in case of failures). Considering this idea, various cloud database systems have chosen to relax the consistency, prioritizing service availability. That decision is supported by the fact that for many applications data inconsistency is acceptable should such data be available. However, for a large number of applications, this inconsistency may cause great losses, as in the case of a banking application querying inconsistent data of their customers. Therefore, it is necessary to investigate and explore new options to allow mantaining data consistency, when such data are replicated and available in the cloud, without giving up service availability. Taking the above into consideration as well as that Federal University of Pernambuco (UFPE) is interested in replicating its data, forming a private cloud, ensuring their consistency, this work proposes a model to mantain consistency of replicated relational data, based on the exchange of messages between the application and the database replicas. After performing tests of registrations, changes and exclusions in the proposed model, it was verified that it was effective in keeping three replicates of a database consistent with each other.

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.