Reduzindo custos da deduplicação de dados utilizando heurísticas e computação em nuvem.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: NASCIMENTO FILHO, Dimas Cassimiro do.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Qualidade de Dados; Deduplicação de Dados; Big Data; Computação em nuvem; Heurísticas; Data Quality; Deduplication; Cloud Computing; Heuristics; Ciências; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/559

Na era de Big Data, na qual a escala dos dados provê inúmeros desafios para algoritmos clássicos, a tarefa de avaliar a qualidade dos dados pode se tornar custosa e apresentar tempos de execução elevados. Por este motivo, gerentes de negócio podem optar por terceirizar o monitoramento da qualidade de bancos de dados para um serviço específico, usualmente baseado em computação em nuvem. Neste contexto, este trabalho propõe abordagens para redução de custos da tarefa de deduplicação de dados, a qual visa detectar entidades duplicadas em bases de dados, no contexto de um serviço de qualidade de dados em nuvem. O trabalho tem como foco a tarefa de deduplicação de dados devido a sua importância em diversos contextos e sua elevada complexidade. É proposta a arquitetura em alto nível de um serviço de monitoramento de qualidade de dados que emprega o provisionamento dinâmico de recursos computacionais por meio da utilização de heurísticas e técnicas de aprendizado de máquina. Além disso, são propostas abordagens para a adoção de algoritmos incrementais de deduplicação de dados e controle do tamanho de blocos gerados na etapa de indexação do problema investigado. Foram conduzidos quatro experimentos diferentes visando avaliar a eficácia dos algoritmos de provisionamento de recursos propostos e das heurísticas empregadas no contexto de algoritmos incrementais de deduplicação de dados e de controle de tamanho dos blocos. Os resultados dos experimentos apresentam uma gama de opções englobando diferentes relações de custo e benefício, envolvendo principalmente: custo de infraestrutura do serviço e quantidade de violações de SLA ao longo do tempo. Outrossim, a avaliação empírica das heurísticas propostas para o problema de deduplicação incremental de dados também apresentou uma série de padrões nos resultados, envolvendo principalmente o tempo de execução das heurísticas e os resultados de eficácia produzidos. Por fim, foram avaliadas diversas heurísticas para controlar o tamanho dos blocos produzidos em uma tarefa de deduplicação de dados, cujos resultados de eficácia são bastante influenciados pelos valores dos parâmetros empregados. Além disso, as heurísticas apresentaram resultados de eficiência que variam significativamente, dependendo da estratégia de poda de blocos adotada. Os resultados dos quatro experimentos conduzidos apresentam suporte para demonstrar que diferentes estratégias (associadas ao provisionamento de recursos computacionais e aos algoritmos de qualidade de dados) adotadas por um serviço de qualidade de dados podem influenciar significativamente nos custos do serviço e, consequentemente, os custos repassados aos usuários do serviço.