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.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-07-21T16:43:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Upper.pdf: 1291176 bytes, checksum: 335e26f2c99d96f05a40fca5acb1fed1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-21T16:43:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Upper.pdf: 1291176 bytes, checksum: 335e26f2c99d96f05a40fca5acb1fed1 (MD5) Previous issue date: 2013-12-09 / A escalabilidade de uma aplicação é de vital importância para o sucesso de um negócio, sendo considerado um dos atributos mais importantes das aplicações atualmente. Diversas aplicações atualmente são voltadas diretamente a dados, o que torna o banco de dados uma camada crítica em toda estrutura do sistema. Entre os tipos de bancos de dados existentes, destacam-se os bancos de dados relacionais por fornecerem sobretudo um nível de consistência adequado a maioria destas aplicações. A projeção de infraestrutura e de gatilhos de escalabilidade são tarefas complexas até mesmo para profissionais experientes, e erros nestas tarefas podem representar perdas significativas de negócio. A plataforma de computação em nuvem, em particular o modelo de infraestrutura como serviço se torna vantajosa por proporcionar um baixo investimento inicial e modelos de escala conforme demanda. Para se usufruir das vantagens oferecidas pela plataforma, os administradores de sistema ainda tem a difícil tarefa de definir o servidor adequado assim como estimar o momento certo de escalar atendendo as necessidades da aplicação e garantindo eficiência na alocação de recursos. Este trabalho propõe um ambiente de simulação para auxílio na definição do servidor adequado e dos gatilhos de escalabilidade do servidor de banco de dados na Amazon Web Services, plataforma líder de serviços de computação em nuvem. A principal contribuição desta ferramenta, chamada Upper, é facilitar o trabalho do administrador de sistema, possibilitando-o executar a tarefa de estimativa de forma mais rápida e precisa. / The scalability of an application is of vital importance to the success of a business, being considered one of the most important attributes of current applications. Many applications are now directly targeting to data, which makes the database a critical layer throughout the system structure. Among the types of existing databases, highlight the relational databases primarily for providing an appropriate level of consistency needed for most of these applications. The projection of infrastructure and scalability triggers is complex even for senior professionals, and errors in these tasks can result in significant business losses. The platform of cloud computing, in particular the model of infrastructure as a service becomes advantageous for providing a low initial investment and models of scale on demand. To benefit from the advantages offered by the platform, system administrators still have the difficult task of defining the appropriate server as well as estimating the right time to scale ensuring the performance needs of the application and efficiency in resource allocation. This paper proposes a simulation environment to aid in defining the appropriate server and scalability triggers of the database server on Amazon Web Services, a leading platform for cloud computing services. The main contribution of this tool, called Upper, is to facilitate the work of system administrator, providing him means to perform the task of estimation faster and more accurately.

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.

In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Growing number of applications store data in relational databases. Moving database applications to the cloud faces challenges related to flexible and scalable management of data. The obvious strategy of hosting legacy database management systems (DMBSs) on virtualized cloud resources leads to sub optimal utilization and performance. However, the layered architecture inside the DBMS allows for virtualization and consolidation above the OS level which can lead to significantly better system utilization and application performance. Finding an optimal database cloud solution requires finding an assignment from virtual to physical resources as well as configurations for all components. Our goal is to provide a virtualization advisor that aids in setting up and operating a database cloud. By formulating analytic cost, workload, and resource models performance of cloud-hosted relational database services can be significantly improved.