Virtualização de grandes bases de dados irregularmente distribuÃdas e replicadas
Abstract (Summary)
Grandes volumes de dados são gerados diariamente por experimentos, simulações e vários outros tipos de aplicações. Ã? comum observar situações nas quais porções desses dados são irregularmente replicadas e distribuÃdas em diferentes fontesde dados. A replicação e distribuição irregulares se dão pela geraçãoindependente dos diferentes intervalos de dados correlacionados e pela freqüente ausência de colaboração no compartilhamento de parte desses volumes de dados. Ã? desejável que seja possÃvel lidar com essas várias porções de dados irregulares (replicados ou não) como uma única base de dados. A virtualização de dados torna isto possvel e é o principal foco deste trabalho. Nesta dissertação, exploramos um sistema capaz de lidar com dados irregularmente replicados e criar uma visão virtual única a partir da união de porções irregulares dos dados disponÃveis em cada uma das fontes de dados que compõem o sistema. Apresentamos uma modelagem geométrica dos intervalos de dados que suporta a virtualização de uma base de dados irregularmente replicada e distribuÃda, assim como um mecanismo de indexação de meta-dados que permite o processamento de consultas por intervalos de dados submetidas à base de dados disponÃvel no sistema de virtualização de dados. Esta dissertação também propõe dois algoritmos de escalonamento de fragmentos de consultas baseados nas abordagens gulosa e resfriamento simulado. Esses algoritmos são responsáveis pela seleção de qual servidor é responsável porservir cada fragmento de uma consulta por intervalo de dados. Os algoritmos buscam minimizar o tempo de resposta das consultas e balancear a carga de trabalho entre os servidores considerando sua capacidade de serviço e carga de trabalho instantânea. A comparação de desempenho dos algoritmos são baseadas em simulações e os valores dos parâmetros utilizados foram obtidos a partir da caracterização da carga de trabalho de uma aplicação real e fortementedependente de dados (o Microscópio Virtual).
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Bibliographical Information:
Advisor:Renato Antonio Celso Ferreira; Dorgival Olavo Guedes Neto; Wagner Meira Junior
School:Universidade Federal de Minas Gerais
School Location:Brazil
Source Type:Master's Thesis
Keywords:Banco de dados Gerência Teses. Sistemas computação virtual Teses
ISBN:
Date of Publication:12/01/2006