AutonomousDB: uma ferramenta para propagação autônoma de atualizações de esquemas de dados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: MORAES, Arlei José Calajans
Orientador(a): SALGADO, Ana Carolina Brandão
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1763
Resumo: Um dos maiores desafios de construir e manter aplicações com longos ciclos de vida é lidar com as inevitáveis mudanças de requisitos que ocorrem com o passar do tempo. Muitas dessas aplicações são dependentes de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), que geralmente sofrem conseqüências diretas nos esquemas de seus bancos de dados devido a mudanças na realidade que modelam. Essas modificações devem ser muito bem controladas, pois qualquer evolução mal gerenciada pode acarretar sérios problemas de inconsistência de esquemas ou dados. Neste trabalho, propomos uma alternativa para a diminuição dos prejuízos causados pela evolução de esquemas em ambientes distribuídos. Ela utiliza conceitos de Computação Autônoma aplicados a SGBD para propagar atualizações em esquemas replicados pertencentes a um mesmo ambiente, garantindo a consistência entre eles. O protótipo desenvolvido possui uma arquitetura flexível e um Sistema Multi-Agentes (SMA), que executa eventos para realizar a evolução de esquemas nos SGBD alvo. Estes, podem ter vários bancos de dados e serem de diferentes plataformas. Dessa forma, tarefas repetitivas, realizadas pelos Administradores de Banco de Dados (DBA) para garantir a evolução de todas as cópias de um determinado esquema alterado, são eliminadas. Isso não só diminui a ocorrência de erros humanos como possibilita uma maior dedicação dos DBA em atividades de maior importância, tais como: análise, projeto de banco de dados e gerenciamento estratégico dos dados