[pt] Há uma crescente demanda por ferramentas que automatizem tarefas complexas relacionadas ao SGBD, tais como aquelas relacionadas às atividades de sintonia fina. Nestas ferramentas, existe uma falta de clareza sobre as decisões e as ações que são tomadas de forma automática. Essa tese propõe um framework para execução das heurísticas de sintonia fina para apoiar o DBA (e possivelmente outros usuários) nas escolhas envolvidas na atividade de sintonia fina. Esse trabalho de pesquisa inclui uma proposta de ontologia para a sintonia fina (automática ou não) que proporciona uma abordagem formal para decisões e inferências. A contribuição inovadora dessa abordagem é oferecer transparência e
confiabilidade acerca das alternativas disponíveis para possíveis cenários no SGBD, por meio de justificativas concretas para as decisões que foram tomadas. Além disso, através do uso de uma ontologia específica, proporcionar a geração automática de novas práticas de sintonia fina, que podem ser obtidas a partir das práticas existentes (uso de inferências) ou de novas regras e conceitos que venham a surgir no futuro. Esta abordagem permite também a realização de combinações de heurísticas de sintonia fina em alto nível. / [en] There is a strong demand for automation of Database Management Systems (DBMS) tasks, as those related to self-management and self-tuning activities. However, whenever automatic decisions are made, there is also a lack of clearness about the considered decisions and actions. This thesis proposes a framework to support the DBA (and possibly other database users) on choices concerning tuning activities. This research work includes the proposal of an ontology for (autonomous or not) database tuning that enables a formal approach for decisions and inferences. The goals are to offer transparency and confidence on the available tuning alternatives with respect to the possible DBMS scenarios through a concrete justification about the decisions that are made. Moreover, new tuning practices may be obtained automatically as soon as new rules, concepts and practices are known. Finally, our approach enables an actual combination, at a high level of abstraction, of distinct database tuning strategies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:23272 |
| Date | 05 August 2014 |
| Creators | ANA CAROLINA BRITO DE ALMEIDA |
| Contributors | SERGIO LIFSCHITZ |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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