Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
RODRIGUES, Matheus Dornelas |
Orientador(a): |
TAVARES, Eduardo Antônio Guimarães |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33697
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Resumo: |
Com o surgimento do Big Data, a necessidade de armazenamento e gerenciamento de grandes quantidades de dados se consolidou como algo fundamental para o crescimento e desenvolvimento de empresas. Nesse contexto, surgem os SGBDs NoSQL que são mais indicados para lidar com grandes volumes de informações e gerenciar dados não-estruturados, já que esses sistemas não possuem modelos de dados rígidos e nem utilizam a linguagem SQL. Muitos serviços de computação em nuvem adotaram os SGBDs NoSQL em seus produtos, mas a avaliação da qualidade de serviço (QoS) apresenta desafios adicionais para esses sistemas. Neste trabalho foi utilizada uma abordagem de modelagem hierárquica e heterogênea que parte da representação de componentes de alto nível até culminar na criação de modelos baseados em redes de Petri estocástica generalizada (GSPN) para avaliação conjunta de desempenho e disponibilidade de ambientes de computação em nuvem privada que adotam um SGBD NoSQL como sistema de armazenamento. Os modelos apresentados são capazes de estimar a taxa de transferência e a disponibilidade, que são indicadores proeminentes de QoS. Além disso, através de experimentos foi possível detectar o efeito da variação de disponibilidade na vazão do sistema e identificar quais são os componentes mais impactantes nos resultados obtidos. Os experimentos realizados demonstram a viabilidade prática da técnica e modelos propostos. |