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.

SIQUEIRA JUNIOR, Manoel Mariano. GeDaNIC: um framework para gerenciamento de banco de dados em nuvem baseado nas interações entre consultas. 2012. 95 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-11T18:53:56Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_mmsiqueirajunior.pdf: 3719350 bytes, checksum: 33c477059041509925b50560598154a7 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-20T11:56:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_mmsiqueirajunior.pdf: 3719350 bytes, checksum: 33c477059041509925b50560598154a7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T11:56:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_mmsiqueirajunior.pdf: 3719350 bytes, checksum: 33c477059041509925b50560598154a7 (MD5) Previous issue date: 2012 / Cloud computing is a recent trend of technology aimed at providing services for Information Technology (IT) and demand-based payment in use. One of the main services provided by a computing platform cloud is the service data management, or simply data service. This service accepts responsibility for the installation, configuration and maintenance of database systems, as well as for efficient access to stored data. This work presents a framework, called GeDaNIC, for managing database systems cloud data. The proposed framework aims to provide software infrastructure required for the provision of data services in computing environments cloud. Accordingly, the search system designed to solve some problems still in the context of open systems database in the cloud, such as dispatch, scheduling appointments and resource provisioning. The approach extends the designed Previous work by adding important features such as: support to unforeseen workloads and use of information about the interactions between queries. The supporting seasonal workloads is related to one of the main properties of computing Cloud: rapid elasticity. Already interactions between queries can provide impacts significant performance of database systems. For this reason, the GeDaNIC uses information about these interactions in order to reduce the execution time of workloads submitted to the data service and thereby increase the profit of provider of this service. For this, three new approaches to model and measure the interactions between instances and types of queries are proposed. In order to demonstrate the efficiency of the proposed framework for experimental evaluation using the TPC-H on PostgreSQL was performed. The results show that the designed solution has the potential to increase the profit of the service provider cloud data. / Computação em nuvem é uma tendência recente de tecnologia cujo objetivo é proporcionar serviços de Tecnologia da Informação (TI) sob demanda e com pagamento baseado no uso. Um dos principais serviços disponibilizados por uma plataforma de computação em nuvem consiste no serviço de gerenciamento de dados, ou simplesmente, serviço de dados. Este serviço assume a responsabilidade pela instalação, configuração e manutenção dos sistemas de banco de dados, bem como pelo acesso eficiente aos dados armazenados. Este trabalho apresenta um framework, denominado GeDaNIC, para o gerenciamento de sistemas de banco de dados em nuvem. O framework proposto tem por objetivo fornecer a infraestrutura de software necessária para a disponibilização de serviços de dados em ambientes de computação em nuvem. Neste sentido, o mecanismo concebido busca solucionar alguns problemas ainda em aberto no contexto de sistemas de banco de dados em nuvem, tais como: despacho, escalonamento de consultas e provisionamento de recursos. A abordagem concebida estende os trabalhos anteriores adicionando importantes características, como: o suporte às cargas de trabalho imprevistas e a utilização de informações sobre as interações entre consultas. O suporte às cargas de trabalhos sazonais está relacionado a uma das principais propriedades da computação em nuvem: a elasticidade rápida. Já as interações entre consultas podem proporcionar impactos significativos no desempenho dos sistemas de banco de dados. Por este motivo, o GeDaNIC utiliza informações sobre essas interações com a finalidade de reduzir o tempo de execução das cargas de trabalho submetidas ao serviço de dados e, consequentemente, aumentar o lucro do provedor deste serviço. Para isso, três novas abordagens para modelar e mensurar as interações entre instâncias e tipos de consultas são propostas. Com o objetivo de demonstrar a eficiência do framework proposto uma avaliação experimental usando o benchmark TPC-H sobre o PostgreSQL foi realizada. Os resultados apontam que a solução concebida tem potencial para aumentar o lucro do provedor do serviço de dados em nuvem.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / ComputaÃÃo em nuvem à uma tendÃncia recente de tecnologia cujo objetivo à proporcionar serviÃos de Tecnologia da InformaÃÃo (TI) sob demanda e com pagamento baseado no uso. Um dos principais serviÃos disponibilizados por uma plataforma de computaÃÃo em nuvem consiste no serviÃo de gerenciamento de dados, ou simplesmente, serviÃo de dados. Este serviÃo assume a responsabilidade pela instalaÃÃo, configuraÃÃo e manutenÃÃo dos sistemas de banco de dados, bem como pelo acesso eficiente aos dados armazenados. Este trabalho apresenta um framework, denominado GeDaNIC, para o gerenciamento de sistemas de banco de dados em nuvem. O framework proposto tem por objetivo fornecer a infraestrutura de software necessÃria para a disponibilizaÃÃo de serviÃos de dados em ambientes de computaÃÃo em nuvem. Neste sentido, o mecanismo concebido busca solucionar alguns problemas ainda em aberto no contexto de sistemas de banco de dados em nuvem, tais como: despacho, escalonamento de consultas e provisionamento de recursos. A abordagem concebida estende os trabalhos anteriores adicionando importantes caracterÃsticas, como: o suporte Ãs cargas de trabalho imprevistas e a utilizaÃÃo de informaÃÃes sobre as interaÃÃes entre consultas. O suporte Ãs cargas de trabalhos sazonais està relacionado a uma das principais propriedades da computaÃÃo em nuvem: a elasticidade rÃpida. Jà as interaÃÃes entre consultas podem proporcionar impactos significativos no desempenho dos sistemas de banco de dados. Por este motivo, o GeDaNIC utiliza informaÃÃes sobre essas interaÃÃes com a finalidade de reduzir o tempo de execuÃÃo das cargas de trabalho submetidas ao serviÃo de dados e, consequentemente, aumentar o lucro do provedor deste serviÃo. Para isso, trÃs novas abordagens para modelar e mensurar as interaÃÃes entre instÃncias e tipos de consultas sÃo propostas. Com o objetivo de demonstrar a eficiÃncia do framework proposto uma avaliaÃÃo experimental usando o benchmark TPC-H sobre o PostgreSQL foi realizada. Os resultados apontam que a soluÃÃo concebida tem potencial para aumentar o lucro do provedor do serviÃo de dados em nuvem. / Cloud computing is a recent trend of technology aimed at providing services for Information Technology (IT) and demand-based payment in use. One of the main services provided by a computing platform cloud is the service data management, or simply data service. This service accepts responsibility for the installation, configuration and maintenance of database systems, as well as for efficient access to stored data. This work presents a framework, called GeDaNIC, for managing database systems cloud data. The proposed framework aims to provide software infrastructure required for the provision of data services in computing environments cloud. Accordingly, the search system designed to solve some problems still in the context of open systems database in the cloud, such as dispatch, scheduling appointments and resource provisioning. The approach extends the designed Previous work by adding important features such as: support to unforeseen workloads and use of information about the interactions between queries. The supporting seasonal workloads is related to one of the main properties of computing Cloud: rapid elasticity. Already interactions between queries can provide impacts significant performance of database systems. For this reason, the GeDaNIC uses information about these interactions in order to reduce the execution time of workloads submitted to the data service and thereby increase the profit of provider of this service. For this, three new approaches to model and measure the interactions between instances and types of queries are proposed. In order to demonstrate the efficiency of the proposed framework for experimental evaluation using the TPC-H on PostgreSQL was performed. The results show that the designed solution has the potential to increase the profit of the service provider cloud data.