Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo7153_1.pdf: 903355 bytes, checksum: e6aa02fcba980e15c94c511fcd0918d5 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2005 / Analisando o trabalho diário dos Administradores de Banco de Dados (ABD)
percebemos que vários tipos de problemas (e.g. ajustes de desempenho, segurança e
dimensionamento físico) podem ocorrer de forma repetitiva. Apesar disto, os profissionais
costumam esquecer com freqüência a melhor solução empregada para cada problema,
principalmente quando estão trabalhando sob intensa pressão. Lembrar da solução correta
poderá demorar muito mais do que o previsto e comprometer a qualidade do serviço
prestado.
Em sua maioria os produtos para gerenciamento e monitoração de Sistemas
Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) disponíveis no mercado possuem as principais
funcionalidades esperadas de um produto desta natureza, ou seja, monitoração contínua dos
recursos do SGBD, detecção e correção automática de falhas e prevenção de problemas.
Entretanto, encontramos algumas limitações como ser específico para um SGBD ou não
poder ser estendido com a inclusão de novos problemas e soluções. Outra limitação destes
sistemas é a incapacidade de utilizar o conhecimento adquirido na resolução de problemas
ocorridos anteriormente para solucionar problemas similares. Eles só resolvem ou fazem a
previsão de problemas que sejam idênticos a algum outro já armazenado em um repositório.
Com o intuito de resolver estas limitações desenvolvemos o DBSitter: um sistema
multiagentes para monitoração e gerenciamento de SGBD. O DBSitter é um sistema de
código aberto, extensível, multi-plataforma e que auxilia o ABD na tomada de decisões
sugerindo a(s) solução(ões) mais adequada(s) a cada problema, aproveitando o
conhecimento acumulado na resolução de problemas similares ocorridos anteriormente.
Além disto, o DBSitter inova ao utilizar uma combinação de duas técnicas da Inteligência
Artificial, a saber, o Raciocínio Baseado em Casos (RBC) e os Agentes Inteligentes.
Os primeiros testes realizados com o sistema mostraram-se promissores ao comprovar
a viabilidade da arquitetura da solução e ao atender às funcionalidades esperadas por um
sistema desta natureza
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2771 |
Date | January 2005 |
Creators | CAVALCANTI, Adriana Paula Carneiro |
Contributors | TEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds