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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17509
Title: Upper: uma ferramenta para escolha de servidor e estimação de gatilhos de escalabilidade de banco de dados relacionais na plataforma Amazon AWS
Authors: RODRIGUES JUNIOR, Paulo Lins
Keywords: Banco de Dados. Computação na Nuvem. Métricas. Escalabilidade;Database. Cloud Computing. Metrics. Scalability
Issue Date: 9-Dec-2013
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: A escalabilidade de uma aplicação é de vital importância para o sucesso de um negócio, sendo considerado um dos atributos mais importantes das aplicações atualmente. Diversas aplicações atualmente são voltadas diretamente a dados, o que torna o banco de dados uma camada crítica em toda estrutura do sistema. Entre os tipos de bancos de dados existentes, destacam-se os bancos de dados relacionais por fornecerem sobretudo um nível de consistência adequado a maioria destas aplicações. A projeção de infraestrutura e de gatilhos de escalabilidade são tarefas complexas até mesmo para profissionais experientes, e erros nestas tarefas podem representar perdas significativas de negócio. A plataforma de computação em nuvem, em particular o modelo de infraestrutura como serviço se torna vantajosa por proporcionar um baixo investimento inicial e modelos de escala conforme demanda. Para se usufruir das vantagens oferecidas pela plataforma, os administradores de sistema ainda tem a difícil tarefa de definir o servidor adequado assim como estimar o momento certo de escalar atendendo as necessidades da aplicação e garantindo eficiência na alocação de recursos. Este trabalho propõe um ambiente de simulação para auxílio na definição do servidor adequado e dos gatilhos de escalabilidade do servidor de banco de dados na Amazon Web Services, plataforma líder de serviços de computação em nuvem. A principal contribuição desta ferramenta, chamada Upper, é facilitar o trabalho do administrador de sistema, possibilitando-o executar a tarefa de estimativa de forma mais rápida e precisa.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17509
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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