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Utilização de sistemas PDM em ambientes de engenharia simultânea: o caso de uma implantação em uma montadora de veículos pesados. / Use of PDM systems in concurrent engineering environments: a case study of an implementation in a multinational heavy vehicles industry.

Omokawa, Rogerio 21 May 1999 (has links)
A engenharia simultânea e os sistemas de gerenciamento de dados de produto(PDM), apesar de serem uma ajuda preciosa para que as empresas enfrentem as novas condições de sobrevivência no mercado atual, não são muito conhecidos. Além disso, existem poucos trabalhos científicos relacionados à implantação e ao auxílio deste tipo sistema no gerenciamento de dados em ambiente de engenharia simultânea. Neste trabalho procura-se levantar, segundo a bibliografia, as necessidades de gerenciamento de dados em ambientes de engenharia simultânea, comparar as necessidades de gerenciamento de dados encontradas na bibliografia com as necessidades de um caso de implantação real, levantar quais funcionalidades de sistemas PDM (product data management) suprem as necessidades encontradas, e caracterizar um projeto de implantação real de um sistema PDM em um ambiente de engenharia simultânea. / The concurrent engineering and the product data management systems(PDM), although being a precious aid to allow the companies to face the new survival conditions in the current market, are not very well-known. Besides that, few scientific works related to the implementation of this kind of system and their usage in the data management of data in a concurrent engineering environment are available. The objectives of this work are: to rise, according to the bibliography, the needs of data management in a concurrent engineering environment, to compare those needs with the ones of a real implementation case, to rise which functionality of PDM (Product Data Management) systems supply the founded needs, and to characterize a project of a real PDM system implementation in an environment of concurrent engineering.
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Utilização de sistemas PDM em ambientes de engenharia simultânea: o caso de uma implantação em uma montadora de veículos pesados. / Use of PDM systems in concurrent engineering environments: a case study of an implementation in a multinational heavy vehicles industry.

Rogerio Omokawa 21 May 1999 (has links)
A engenharia simultânea e os sistemas de gerenciamento de dados de produto(PDM), apesar de serem uma ajuda preciosa para que as empresas enfrentem as novas condições de sobrevivência no mercado atual, não são muito conhecidos. Além disso, existem poucos trabalhos científicos relacionados à implantação e ao auxílio deste tipo sistema no gerenciamento de dados em ambiente de engenharia simultânea. Neste trabalho procura-se levantar, segundo a bibliografia, as necessidades de gerenciamento de dados em ambientes de engenharia simultânea, comparar as necessidades de gerenciamento de dados encontradas na bibliografia com as necessidades de um caso de implantação real, levantar quais funcionalidades de sistemas PDM (product data management) suprem as necessidades encontradas, e caracterizar um projeto de implantação real de um sistema PDM em um ambiente de engenharia simultânea. / The concurrent engineering and the product data management systems(PDM), although being a precious aid to allow the companies to face the new survival conditions in the current market, are not very well-known. Besides that, few scientific works related to the implementation of this kind of system and their usage in the data management of data in a concurrent engineering environment are available. The objectives of this work are: to rise, according to the bibliography, the needs of data management in a concurrent engineering environment, to compare those needs with the ones of a real implementation case, to rise which functionality of PDM (Product Data Management) systems supply the founded needs, and to characterize a project of a real PDM system implementation in an environment of concurrent engineering.
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Abordagem para Qualidade de Serviço em Banco de Dados Multi-Inquilinos em Nuvem / Approach for Quality of Service to Multi-Tenant Databases in the Cloud

Moreira, Leonardo Oliveira January 2014 (has links)
MOREIRA, L. O. Abordagem para Qualidade de Serviço em Banco de Dados Multi-Inquilinos em Nuvem. 2014. 130 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Daniel Eduardo Alencar da Silva (dealencar.silva@gmail.com) on 2015-01-23T20:40:06Z No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales(rocilda@ufc.br) on 2015-09-23T16:30:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-23T16:30:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) Previous issue date: 2014 / A computação em nuvens é um paradigma bem consolidado de utilização de recursos computacionais, segundo o qual infraestrutura de hardware, software e plataformas para o desenvolvimento de novas aplicações são oferecidos como serviços disponíveis remotamente e em escala global. Os usuários de nuvens computacionais abrem mão de uma infraestrutura computacional própria para dispô-la mediante serviços oferecidos por provedores de nuvem, delegando aspectos de Qualidade de Serviço (QoS) e assumindo custos proporcionais à quantidade de recursos que utilizam modelo de pagamento baseado no uso. Essas garantias de QoS são definidas entre o provedor do serviço e o usuário, e expressas por meio de Acordo de Nível de Serviço (SLA), o qual consiste de contratos que especificam um nível de qualidade a ser atendido, e penalidades em caso de falha. A maioria das aplicações em nuvem é orientada a dados e, por conta disso, Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) são candidatos potenciais para a implantação em nuvem. SGBDs em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicações ou inquilinos. Os modelos de multi-inquilinatos são utilizados para consolidar vários inquilinos dentro de um só SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, além de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrões de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais, garantindo a qualidade. Para muitas aplicações, o maior tempo gasto no processamento das requisições está relacionado ao tempo de execução do SGBD. Portanto, torna-se importante que um modelo de qualidade seja aplicado ao SGBD para seu desempenho. Técnicas de provisionamento dinâmico são voltadas para o tratamento de cargas de trabalho irregulares, para que violações de SLA sejam evitadas. Sendo assim, uma estratégia para ajustar a nuvem no momento em que se prevê um comportamento que pode violar o SLA de um dado inquilino (banco de dados) deve ser considerada. As técnicas de alocação são usadas no intuito de aproveitar os recursos do ambiente em detrimento ao provisionamento. Com base nos sistemas de monitoramento e de modelos de otimização, as técnicas de alocação decidem onde será o melhor local para receber um dado inquilino. Para realizar a transferência do inquilino de forma eficiente, técnicas de Live Migration são adotadas para ter o mínimo de interrupção do serviço. Acredita-se que a combinação destas três técnicas podem contribuir para o desenvolvimento de um solução robusta de QoS para bancos de dados em nuvem, minimizando violações de SLA. Ante tais desafios, esta tese apresenta uma abordagem, denominada PMDB, para melhorar QoS em SGBDs multi-inquilinos em nuvem. A abordagem tem como objetivo reduzir o número de violações de SLA e aproveitar os recursos à disposição por meio de técnicas que realizam predição de carga de trabalho, alocação e migração de inquilinos quando necessitam de recursos com maior capacidade. Para isso, uma arquitetura foi proposta e um protótipo implementado com tais técnicas, além de estratégias de monitoramento e QoS voltada para aplicações de banco de dados em nuvem. Ademais, alguns experimentos orientados a desempenho foram especificados para mostrar a eficiência da abordagem a fim de alcançar o objetivo em foco. / A computação em nuvens é um paradigma bem consolidado de utilização de recursos computacionais, segundo o qual infraestrutura de hardware, software e plataformas para o desenvolvimento de novas aplicações são oferecidos como serviços disponíveis remotamente e em escala global. Os usuários de nuvens computacionais abrem mão de uma infraestrutura computacional própria para dispô-la mediante serviços oferecidos por provedores de nuvem, delegando aspectos de Qualidade de Serviço (QoS) e assumindo custos proporcionais à quantidade de recursos que utilizam modelo de pagamento baseado no uso. Essas garantias de QoS são definidas entre o provedor do serviço e o usuário, e expressas por meio de Acordo de Nível de Serviço (SLA), o qual consiste de contratos que especificam um nível de qualidade a ser atendido, e penalidades em caso de falha. A maioria das aplicações em nuvem é orientada a dados e, por conta disso, Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) são candidatos potenciais para a implantação em nuvem. SGBDs em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicações ou inquilinos. Os modelos de multi-inquilinatos são utilizados para consolidar vários inquilinos dentro de um só SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, além de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrões de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais, garantindo a qualidade. Para muitas aplicações, o maior tempo gasto no processamento das requisições está relacionado ao tempo de execução do SGBD. Portanto, torna-se importante que um modelo de qualidade seja aplicado ao SGBD para seu desempenho. Técnicas de provisionamento dinâmico são voltadas para o tratamento de cargas de trabalho irregulares, para que violações de SLA sejam evitadas. Sendo assim, uma estratégia para ajustar a nuvem no momento em que se prevê um comportamento que pode violar o SLA de um dado inquilino (banco de dados) deve ser considerada. As técnicas de alocação são usadas no intuito de aproveitar os recursos do ambiente em detrimento ao provisionamento. Com base nos sistemas de monitoramento e de modelos de otimização, as técnicas de alocação decidem onde será o melhor local para receber um dado inquilino. Para realizar a transferência do inquilino de forma eficiente, técnicas de Live Migration são adotadas para ter o mínimo de interrupção do serviço. Acredita-se que a combinação destas três técnicas podem contribuir para o desenvolvimento de um solução robusta de QoS para bancos de dados em nuvem, minimizando violações de SLA. Ante tais desafios, esta tese apresenta uma abordagem, denominada PMDB, para melhorar QoS em SGBDs multi-inquilinos em nuvem. A abordagem tem como objetivo reduzir o número de violações de SLA e aproveitar os recursos à disposição por meio de técnicas que realizam predição de carga de trabalho, alocação e migração de inquilinos quando necessitam de recursos com maior capacidade. Para isso, uma arquitetura foi proposta e um protótipo implementado com tais técnicas, além de estratégias de monitoramento e QoS voltada para aplicações de banco de dados em nuvem. Ademais, alguns experimentos orientados a desempenho foram especificados para mostrar a eficiência da abordagem a fim de alcançar o objetivo em foco.
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Direitos autorais nos repositórios de dados científicos: análise sobre os planos de gerenciamento dos dados / Copyright in scientific data repositories: analysis of data management plans

Monteiro, Elizabete Cristina de Souza de Aguiar [UNESP] 20 February 2017 (has links)
Submitted by Elizabete Cristina de Souza de Aguiar Monteiro null (beteaguia@yahoo.com.br) on 2017-03-16T13:34:19Z No. of bitstreams: 1 dissertação final repositorio.pdf: 2620985 bytes, checksum: 7f381cc199ed6199b0c4323398fde01a (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-03-16T13:44:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 monteiro_ecsa_me_mar.pdf: 2620985 bytes, checksum: 7f381cc199ed6199b0c4323398fde01a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-16T13:44:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 monteiro_ecsa_me_mar.pdf: 2620985 bytes, checksum: 7f381cc199ed6199b0c4323398fde01a (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / A enchente de dados científicos nos últimos anos apresenta desafios e novas oportunidades. Os desafios incluem a otimização no uso e reuso de dados e as oportunidades, no desenvolvimento de infraestrutura com implementação de repositórios de dados e todas as atividades inerentes a eles como gerenciamento, descrição, disseminação, integração, direitos autorais, privacidade, quando devida, qualidade e preservação de conjunto de dados. O Plano de Gerenciamento de Dados é um documento composto por diretrizes que orientam os pesquisadores na articulação para liberarem seus conjuntos de dados que ficarão depositados nos repositórios. As diretrizes descritas no Plano de Gerenciamento de Dados precisam ser explícitas em relação às questões sobre direito autoral. O licenciamento de dados estabelece claramente os termos de uso evitando problemas jurídico futuros. As licenças Creative Commons e as Open Data Commons são usadas para licenciar dados e justificam o objetivo dessa pesquisa que consistem em investigar como os repositórios de dados das cem melhores universidades do mundo explicitam em seus Planos de Gerenciamento de Dados as recomendações relacionadas aos direitos autorais dos dados. A metodologia utilizada foi baseada na pesquisa quantitativa e qualitativa, incluindo estudo exploratório-descritivo. A coleta de dados foi realizada nos Planos de Gerenciamento de Dados dos repositórios implementados nas 100 melhores universidades do mundo. Os resultados demostram que a maioria das universidades analisadas implementaram repositório de dados, porém não são todos os repositórios que dispõe de PGDs e de orientações relacionadas aos direitos autorais. / The flood of scientific data in recent years presents challenges and new opportunities. Challenges include optimizing the use and reuse of data and opportunities, developing infrastructure with implementation of data repositories and all activities inherent to them such as management, description, dissemination, integration, copyright, privacy, where appropriate, quality and preservation of data set. The Data Management Plan is a document composed of guidelines that guide the researchers in the articulation to release their datasets that will be deposited in the repositories. The guidelines outlined in the Data Management Plan need to be explicit in relation to copyright issues. The licensing of data clearly establishes the terms of use avoiding future legal problems. Creative Commons and Open Data Commons licenses are used to license data and justify the aims of this research which consists of investigating how the data repositories of the world's top 100 universities spell out in their Data Management Plans the recommendations related to copyright of data. The methodology used was based on quantitative and qualitative research, including an exploratory-descriptive study. The data collection was done in the Data Management Plans of the repositories implemented in the 100 best universities in the world. The results show that most of the universities analyzed have implemented a data repository, but not all repositories have PGDs and copyright guidelines.
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RepliC: ReplicaÃÃo ElÃstica de Banco de Dados Multi-Inquilino em Nuvem com Qualidade de ServiÃo / RepliC: Elastic Multi-Tenant Database Replication in the Cloud with Quality of Service

FlÃvio Rubens de Carvalho Sousa 15 January 2013 (has links)
nÃo hà / Fatores econÃmicos estÃo levando ao aumento das infraestruturas e instalaÃÃes de fornecimento de computaÃÃo como um serviÃo, conhecido como Cloud Computing ou ComputaÃÃo em Nuvem, onde empresas e indivÃduos podem alugar capacidade de computaÃÃo e armazenamento, em vez de fazerem grandes investimentos de capital necessÃrios para a construÃÃo e instalaÃÃo de equipamentos de computaÃÃo em larga escala. Na nuvem, o usuÃrio do serviÃo tem algumas garantias, tais como desempenho e disponibilidade. Essas garantias de qualidade de serviÃo (QoS) sÃo definidas entre o provedor do serviÃo e o usuÃrio e expressas por meio de um acordo de nÃvel de serviÃo (SLA). Este acordo consiste de contratos que especificam um nÃvel de qualidade que deve ser atendido e penalidades em caso de falha. Muitas empresas dependem de um SLA e estas esperam que os provedores de nuvem forneÃam SLAs baseados em caracterÃsticas de desempenho. Contudo, em geral, os provedores baseiam seus SLAs apenas na disponibilidade dos serviÃos oferecidos. Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs) para computaÃÃo em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicaÃÃes, tenants ou inquilinos. Abordagens multi-inquilino tÃm sido utilizadas para hospedar vÃrios inquilinos dentro de um Ãnico SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, alÃm de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrÃes de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais garantindo a qualidade. Neste contexto, uma caracterÃstica chave à a replicaÃÃo de banco de dados, que melhora a disponibilidade, desempenho e, consequentemente, a qualidade do serviÃo. TÃcnicas de replicaÃÃo de dados tÃm sido usadas para melhorar a disponibilidade, o desempenho e a escalabilidade em diversos ambientes. Contudo, a maior parte das estratÃgias de replicaÃÃo de banco de dados tÃm se concentrado em aspectos de escalabilidade e consistÃncia do sistema com um nÃmero estÃtico de rÃplicas. Aspectos relacionados à elasticidade para banco de dados multi-inquilino tÃm recebido pouca atenÃÃo. Estas questÃes sÃo importantes em ambientes em nuvem, pois os provedores precisam adicionar rÃplicas de acordo com a carga de trabalho para evitar violaÃÃo do SLA e eles precisam remover rÃplicas quando a carga de trabalho diminui, alÃm de consolidar os inquilinos. Visando solucionar este problema, este trabalho apresenta RepliC, uma abordagem para a replicaÃÃo de banco de dados em nuvem com foco na qualidade do serviÃo, elasticidade e utilizaÃÃo eficiente dos recursos por meio de tÃcnicas multi-inquilino. RepliC utiliza informaÃÃes dos SGBDs e do provedor para provisionar recursos de forma dinÃmica. Com o objetivo de avaliar RepliC, experimentos que medem a qualidade de serviÃo e elasticidade sÃo apresentados. Os resultados destes experimentos confirmam que RepliC garante a qualidade com uma pequena quantidade de violaÃÃo do SLA enquanto utiliza os recursos de forma eficiente. / Fatores econÃmicos estÃo levando ao aumento das infraestruturas e instalaÃÃes de fornecimento de computaÃÃo como um serviÃo, conhecido como Cloud Computing ou ComputaÃÃo em Nuvem, onde empresas e indivÃduos podem alugar capacidade de computaÃÃo e armazenamento, em vez de fazerem grandes investimentos de capital necessÃrios para a construÃÃo e instalaÃÃo de equipamentos de computaÃÃo em larga escala. Na nuvem, o usuÃrio do serviÃo tem algumas garantias, tais como desempenho e disponibilidade. Essas garantias de qualidade de serviÃo (QoS) sÃo definidas entre o provedor do serviÃo e o usuÃrio e expressas por meio de um acordo de nÃvel de serviÃo (SLA). Este acordo consiste de contratos que especificam um nÃvel de qualidade que deve ser atendido e penalidades em caso de falha. Muitas empresas dependem de um SLA e estas esperam que os provedores de nuvem forneÃam SLAs baseados em caracterÃsticas de desempenho. Contudo, em geral, os provedores baseiam seus SLAs apenas na disponibilidade dos serviÃos oferecidos. Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs) para computaÃÃo em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicaÃÃes, tenants ou inquilinos. Abordagens multi-inquilino tÃm sido utilizadas para hospedar vÃrios inquilinos dentro de um Ãnico SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, alÃm de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrÃes de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais garantindo a qualidade. Neste contexto, uma caracterÃstica chave à a replicaÃÃo de banco de dados, que melhora a disponibilidade, desempenho e, consequentemente, a qualidade do serviÃo. TÃcnicas de replicaÃÃo de dados tÃm sido usadas para melhorar a disponibilidade, o desempenho e a escalabilidade em diversos ambientes. Contudo, a maior parte das estratÃgias de replicaÃÃo de banco de dados tÃm se concentrado em aspectos de escalabilidade e consistÃncia do sistema com um nÃmero estÃtico de rÃplicas. Aspectos relacionados à elasticidade para banco de dados multi-inquilino tÃm recebido pouca atenÃÃo. Estas questÃes sÃo importantes em ambientes em nuvem, pois os provedores precisam adicionar rÃplicas de acordo com a carga de trabalho para evitar violaÃÃo do SLA e eles precisam remover rÃplicas quando a carga de trabalho diminui, alÃm de consolidar os inquilinos. Visando solucionar este problema, este trabalho apresenta RepliC, uma abordagem para a replicaÃÃo de banco de dados em nuvem com foco na qualidade do serviÃo, elasticidade e utilizaÃÃo eficiente dos recursos por meio de tÃcnicas multi-inquilino. RepliC utiliza informaÃÃes dos SGBDs e do provedor para provisionar recursos de forma dinÃmica. Com o objetivo de avaliar RepliC, experimentos que medem a qualidade de serviÃo e elasticidade sÃo apresentados. Os resultados destes experimentos confirmam que RepliC garante a qualidade com uma pequena quantidade de violaÃÃo do SLA enquanto utiliza os recursos de forma eficiente.
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Proposta de gerenciamento de dados para monitoramento de saúde estrutural utilizando redes de sensores ópticos FBG

SANTOS, Adam Dreyton Ferreira dos 09 June 2014 (has links)
Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-07-31T13:54:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_PropostaGerenciamentoDados.pdf: 5547219 bytes, checksum: de79901f4ae801f0d5d68e9d4c9f5e7e (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-04T16:52:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_PropostaGerenciamentoDados.pdf: 5547219 bytes, checksum: de79901f4ae801f0d5d68e9d4c9f5e7e (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-04T16:52:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_PropostaGerenciamentoDados.pdf: 5547219 bytes, checksum: de79901f4ae801f0d5d68e9d4c9f5e7e (MD5) Previous issue date: 2014 / CVRD - Companhia Vale do Rio Doce / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Devido às suas características únicas, redes de sensores ópticos têm encontrado aplicação em muitos campos, como em Engenharia Civil, Engenharia Geotécnica, Aeronáutica, Energia e Indústrias de Petróleo & Gás. Soluções de monitoramento baseadas nessa tecnologia têm se mostrado particularmente rentáveis e podem ser aplicadas às estruturas de grande porte, onde centenas de sensores devem ser implantados para medições a longo prazo de diferentes parâmetros mecânicos e físicos. Sensores baseados em Grades de Bragg em fibra (FBGs) são a solução mais comumente utilizada no Monitoramento de Saúde Estrutural (SHM) e as medições são realizadas por instrumentos especiais conhecidos como interrogadores ópticos. Taxas de aquisição cada vez mais elevadas têm sido possíveis utilizando interrogadores ópticos mais recentes, o que dá origem a um grande volume de dados cuja manipulação, armazenamento, gerenciamento e visualização podem demandar aplicações de software especiais. Este trabalho apresenta duas aplicações de software de tempo real desenvolvidas para esses fins: Interrogator Abstraction (InterAB) e Web-based System (WbS). As inovações neste trabalho incluem a integração, sincronização, independência, segurança, processamento e visualização em tempo real, e persistência de dados ou armazenamento proporcionados pelo trabalho conjunto das aplicações desenvolvidas. Os resultados obtidos durante testes em laboratório e ambiente real demonstraram a eficiência, robustez e flexibilidade desses softwares para diferentes tipos de sensores e interrogadores ópticos, garantindo atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade dos dados persistidos pelo InterAB e apresentados pelo WbS. / Due to their unique characteristics, optical sensor networks have found application in many fields, such as in Civil and Geotechnical Engineering, Aeronautics, Energy and Oil & Gas Industries. Monitoring solutions based on this technology have proven particularly cost effective and can be applied to large scale structures where hundreds of sensors must be deployed for long term measurement of different mechanical and physical parameters. Sensors based on Fiber Bragg gratings (FBGs) are the most common solution used in Structural Health Monitoring (SHM) and the measurements are performed by special instruments known as optical interrogators. Acquisition rates increasingly higher have been possible using the latest optical interrogators, which gives rise to a large volume of data whose manipulation, storage, management and visualization can demand special software applications. This work presents two real-time software applications developed for these purposes: Interrogator Abstraction (InterAB) and Web-based System (WbS). The innovations in this work include the integration, synchronization, independence, security, processing and real-time visualization, and data persistence or storage provided by joint work of developed applications. The results obtained during tests in laboratory and real environment demonstrate the efficiency, robustness and flexibility of these softwares for different types of sensors and optical interrogators, ensuring atomicity, consistency, isolation and durability of data persisted by InterAB and displayed by WbS.
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RepliC: replicação elástica de banco de dados multi-inquilino em nuvem com qualidade de serviço / RepliC: elastic multi-tenant database replication in the cloud with quality of service

Sousa, Flávio Rubens de Carvalho January 2013 (has links)
SOUSA, Flávio Rubens de Carvalho. RepliC: replicação elástica de banco de dados multi-inquilino em nuvem com qualidade de serviço. 2013. 132 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-19T19:47:51Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_frcsousa.pdf: 4788267 bytes, checksum: 309c8c9a9a33c86ed21a274ae7a693a5 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:44:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_frcsousa.pdf: 4788267 bytes, checksum: 309c8c9a9a33c86ed21a274ae7a693a5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:44:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_frcsousa.pdf: 4788267 bytes, checksum: 309c8c9a9a33c86ed21a274ae7a693a5 (MD5) Previous issue date: 2013 / Fatores econômicos estão levando ao aumento das infraestruturas e instalações de fornecimento de computação como um serviço, conhecido como Cloud Computing ou Computação em Nuvem, onde empresas e indivíduos podem alugar capacidade de computação e armazenamento, em vez de fazerem grandes investimentos de capital necessários para a construção e instalação de equipamentos de computação em larga escala. Na nuvem, o usuário do serviço tem algumas garantias, tais como desempenho e disponibilidade. Essas garantias de qualidade de serviço (QoS) são definidas entre o provedor do serviço e o usuário e expressas por meio de um acordo de nível de serviço (SLA). Este acordo consiste de contratos que especificam um nível de qualidade que deve ser atendido e penalidades em caso de falha. Muitas empresas dependem de um SLA e estas esperam que os provedores de nuvem forneçam SLAs baseados em características de desempenho. Contudo, em geral, os provedores baseiam seus SLAs apenas na disponibilidade dos serviços oferecidos. Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs) para computação em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicações, tenants ou inquilinos. Abordagens multi-inquilino têm sido utilizadas para hospedar vários inquilinos dentro de um único SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, além de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrões de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais garantindo a qualidade. Neste contexto, uma característica chave é a replicação de banco de dados, que melhora a disponibilidade, desempenho e, consequentemente, a qualidade do serviço. Técnicas de replicação de dados têm sido usadas para melhorar a disponibilidade, o desempenho e a escalabilidade em diversos ambientes. Contudo, a maior parte das estratégias de replicação de banco de dados têm se concentrado em aspectos de escalabilidade e consistência do sistema com um número estático de réplicas. Aspectos relacionados à elasticidade para banco de dados multi-inquilino têm recebido pouca atenção. Estas questões são importantes em ambientes em nuvem, pois os provedores precisam adicionar réplicas de acordo com a carga de trabalho para evitar violação do SLA e eles precisam remover réplicas quando a carga de trabalho diminui, além de consolidar os inquilinos. Visando solucionar este problema, este trabalho apresenta RepliC, uma abordagem para a replicação de banco de dados em nuvem com foco na qualidade do serviço, elasticidade e utilização eficiente dos recursos por meio de técnicas multi-inquilino. RepliC utiliza informações dos SGBDs e do provedor para provisionar recursos de forma dinâmica. Com o objetivo de avaliar RepliC, experimentos que medem a qualidade de serviço e elasticidade são apresentados. Os resultados destes experimentos confirmam que RepliC garante a qualidade com uma pequena quantidade de violação do SLA enquanto utiliza os recursos de forma eficiente.
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Abordagem para qualidade de serviço em banco de dados multi-inquilinos em nuvem / Approach for quality of service to multi-tenant databases in the cloud

Moreira, Leonardo Oliveira January 2014 (has links)
MOREIRA, Leonardo Oliveira. Abordagem para qualidade de serviço em banco de dados multi-inquilinos em nuvem. 2014. 130 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2014. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-20T12:23:19Z No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:58:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:58:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_tese_lomoreira.pdf: 7232081 bytes, checksum: 6cf653b1eec3b011e37f11dd52c67b79 (MD5) Previous issue date: 2014 / Cloud computing is a well-established paradigm of computing resources usage, whereby hardware infrastructure, software and platforms for the development of new applications are offered as services available remotely and globally. Cloud computing users give up their own infrastructure to dispose of it through the services offered by cloud providers, to which they delegate aspects of Quality of Service (QoS) and assume costs proportional to the amount of resources they use, which is based on a payment model. These QoS guarantees are established between the service provider and the user, and are expressed through Service Level Agreements (SLA). This agreement consists of contracts that specify a level of quality that must be met, and penalties in case of failure. The majority of cloud applications are data-driven, and thus Database Management Systems (DBMSs) are potential candidates for cloud deployment. Cloud DBMS should treat a wide range of applications or tenants. Multi-tenant models have been used to consolidate multiple tenants within a single DBMS, favoring the efficient sharing of resources, and to manage a large number of tenants with irregular workload patterns. On the other hand, cloud providers must be able to reduce operational costs while keeping quality levels as agreed. To many applications, the longer time spent in processing requests is related to the DBMS runtime. Therefore, it becomes important to apply a quality model to obtain DBMS performance. Dynamic provisioning techniques are geared to treat irregular workloads so that SLA violations are avoided. Therefore, it is necessary to adopt a strategy to adjust the cloud at the time a behavior that may violate the SLA of a given tenant (database) is predicted. The allocation techniques are applied in order to utilize the resources of the environment to the dentriment of provisioning. Based on both the monitoring and the optimization models systems, the allocation techniques will decide the best place to assign a given tenant to. In order to efficiently perform the transfer of the tenant, minimal service interruption, Live Migration techniques are adopted. It is believed that the combination of these three techniques may contribute to the development of a robust QoS solution to cloud databases which minimizes SLA violations. Faced with these challenges, this thesis proposes an approach, called PMDB, to improve DBMS QoS in multi-tenant cloud. The approach aims to reduce the number of SLA violations and take advantage the resources that are available using techniques that perform workload prediction, allocation and migration of tenants when greater capacity resources are needed. An architecture was then proposed and a prototype implementing such techniques was developed, besides monitoring strategies and QoS oriented database applications in the cloud. Some performance oriented experiments were then specified to show the effectiveness of our approach. / A computação em nuvens é um paradigma bem consolidado de utilização de recursos computacionais, segundo o qual infraestrutura de hardware, software e plataformas para o desenvolvimento de novas aplicações são oferecidos como serviços disponíveis remotamente e em escala global. Os usuários de nuvens computacionais abrem mão de uma infraestrutura computacional própria para dispô-la mediante serviços oferecidos por provedores de nuvem, delegando aspectos de Qualidade de Serviço (QoS) e assumindo custos proporcionais à quantidade de recursos que utilizam modelo de pagamento baseado no uso. Essas garantias de QoS são definidas entre o provedor do serviço e o usuário, e expressas por meio de Acordo de Nível de Serviço (SLA), o qual consiste de contratos que especificam um nível de qualidade a ser atendido, e penalidades em caso de falha. A maioria das aplicações em nuvem é orientada a dados e, por conta disso, Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) são candidatos potenciais para a implantação em nuvem. SGBDs em nuvem devem tratar uma grande quantidade de aplicações ou inquilinos. Os modelos de multi-inquilinatos são utilizados para consolidar vários inquilinos dentro de um só SGBD, favorecendo o compartilhamento eficaz de recursos, além de gerenciar uma grande quantidade de inquilinos com padrões de carga de trabalho irregulares. Por outro lado, os provedores em nuvem devem reduzir os custos operacionais, garantindo a qualidade. Para muitas aplicações, o maior tempo gasto no processamento das requisições está relacionado ao tempo de execução do SGBD. Portanto, torna-se importante que um modelo de qualidade seja aplicado ao SGBD para seu desempenho. Técnicas de provisionamento dinâmico são voltadas para o tratamento de cargas de trabalho irregulares, para que violações de SLA sejam evitadas. Sendo assim, uma estratégia para ajustar a nuvem no momento em que se prevê um comportamento que pode violar o SLA de um dado inquilino (banco de dados) deve ser considerada. As técnicas de alocação são usadas no intuito de aproveitar os recursos do ambiente em detrimento ao provisionamento. Com base nos sistemas de monitoramento e de modelos de otimização, as técnicas de alocação decidem onde será o melhor local para receber um dado inquilino. Para realizar a transferência do inquilino de forma eficiente, técnicas de Live Migration são adotadas para ter o mínimo de interrupção do serviço. Acredita-se que a combinação destas três técnicas podem contribuir para o desenvolvimento de um solução robusta de QoS para bancos de dados em nuvem, minimizando violações de SLA. Ante tais desafios, esta tese apresenta uma abordagem, denominada PMDB, para melhorar QoS em SGBDs multi-inquilinos em nuvem. A abordagem tem como objetivo reduzir o número de violações de SLA e aproveitar os recursos à disposição por meio de técnicas que realizam predição de carga de trabalho, alocação e migração de inquilinos quando necessitam de recursos com maior capacidade. Para isso, uma arquitetura foi proposta e um protótipo implementado com tais técnicas, além de estratégias de monitoramento e QoS voltada para aplicações de banco de dados em nuvem. Ademais, alguns experimentos orientados a desempenho foram especificados para mostrar a eficiência da abordagem a fim de alcançar o objetivo em foco.
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Proposição de um modelo e sistema de gerenciamento de dados distribuídos para internet das coisas – GDDIoT

Cruz Huacarpuma, Ruben 27 July 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-30T18:11:49Z No. of bitstreams: 1 2017_RubenCruzHuacarpuma.pdf: 2899560 bytes, checksum: 365f64d81ab752f9b8e0d9d37bc5e549 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-02-05T18:39:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RubenCruzHuacarpuma.pdf: 2899560 bytes, checksum: 365f64d81ab752f9b8e0d9d37bc5e549 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-05T18:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RubenCruzHuacarpuma.pdf: 2899560 bytes, checksum: 365f64d81ab752f9b8e0d9d37bc5e549 (MD5) Previous issue date: 2018-01-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / O desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT) levou a um aumento do número e da variedade de dispositivos conectados à Internet. Dispositivos tais como sensores tornaram-se uma parte regular do nosso ambiente, instalados em carros e edifícios, bem como telefones inteligentes e outros dispositivos que coletam continuamente dados sobre nossas vidas, mesmo sem a nossa intervenção. Com tais objetos conectados, uma gama de aplicações tem sido desenvolvida e implantada, incluindo aquelas que lidam com grandes volumes de dados. Nesta tese, apresenta-se uma proposta e implementação de um modelo para o gerenciamento de dados em um ambiente de IoT. Este modelo contribui com a especificação das funcionalidades e a concepção de técnicas para coletar, filtrar, armazenar e visualizar os dados de forma eficiente. Uma característica importante deste trabalho é capacidade de integrar diferentes middlewares IoT. A implementação deste trabalho foi avaliada através de diferentes estudos de casos sobre cenário de sistemas inteligentes: Sistema de Casas Inteligentes, Sistema de Transporte Inteligente e a comparação do GDDIoT com middleware IoT. / The development of the Internet of Things (IoT) has led to a considerable increase in the number and variety of devices connected to the Internet. Smart objects such as sensors have become a regular part of our environment, installed in cars and buildings, as well as smart phones and other devices that continuously collect data about our lives even without our intervention. With such connected smart objects, a broad range of applications has been developed and deployed, including those dealing with massive volumes of data. In this thesis, it is proposed a data management approach and implementation for an IoT environment, thus contributing with the specification of functionalities and the conception of techniques for collecting, filtering, storing and visualization data conveniently and efficiently. An important characteristics of this work is to enable multiple and distinct middleware IoT to work together in a non-intrusive manner. The corresponding implementation of this work was evaluated through different case studies regarding a smart system scenarios: Smart Home System, Smart Transportation System and comparison between GDDIoT and an IoT middleware.
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Desenvolvimento de um sistema computacional para gerenciamento e análise de dados eólicos

ALVAREZ, Frederico Steinmetz 31 January 2013 (has links)
Submitted by Victor Hugo Albuquerque Rizzo (victor.rizzo@ufpe.br) on 2015-04-14T14:46:40Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Frederico Alvarez.pdf: 5141765 bytes, checksum: 3e123a71478d296a912188ec63c57ca2 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-14T14:46:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Frederico Alvarez.pdf: 5141765 bytes, checksum: 3e123a71478d296a912188ec63c57ca2 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um sistema computacional, utilizando um banco de dados integrado a um software estatístico, tendo como finalidade o armazenamento, gerenciamento e análise de dados eólicos. Inicialmente, foi realizado o processo de seleção de softwares livre, preferencialmente de código aberto, para a montagem da plataforma sobre a qual seria implementado o sistema computacional. Em seguida, foram desenvolvidos estudos com especialistas da área de estatística para determinação do software estatístico mais indicado para a realização do acesso direto à base de dados e que atendesse ao conjunto de requisitos do projeto. Após as análises, realizou-se a escolha do banco de dados SQLite para o gerenciamento dos dados e pelo software estatístico R. Esses softwares foram os que melhor atendiam as necessidades do projeto. Concomitantemente à escolha dos softwares a serem utilizados, foi desenvolvida a modelagem do sistema e sua respectiva implantação. Em seguida, foram desenvolvidos os processos de análise estatística, com suas respectivas gerações de gráficos. Finalmente, foi efetuada a validação do sistema e suas conclusões.

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