Avaliação de consumo de energia e de desempenho de SGBDs NoSQL Multimodelos

Abstract

Os Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) NoSQL foram introduzidos recentemente como alternativas aos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais tradicionais. Esses sistemas empregam modelos de dados notavelmente simples e altamente escaláveis que aumentam a eficiência e o desempenho de uma nova geração de sistemas com alta exigência de acesso e escalabilidade. NoSQL não substitui as abordagens de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, mas sim atende às restrições relacionadas à manipulação de dados em massa. Entretanto, novos tipos de aplicações que modelam seus dados usando dois ou mais modelos de dados NoSQL são conhecidos como aplicações com persistência poliglota. Normalmente, suas implementações são complexas porque elas devem

gerenciar e armazenar seus dados utilizando simultaneamente vários sistemas de gerencia- mento de bancos de dados. Recentemente, foi introduzida uma nova família de sistemas de

gerenciamento chamados de multi-modelo que integram vários modelos de dados NoSQL em um único sistema. A importância de tal tecnologia motiva muitos trabalhos, principalmente em relação ao desempenho. Existem poucos estudos e trabalhos que caracterizam e comparam o consumo de energia no contexto de SGBDs NoSQL e SGBDs multimodelo, apesar de sua importância. De fato, o consumo de energia não deve ser negligenciado devido ao aumento dos custos financeiros e ambientais. A fim de avaliar essa questão, esta dissertação de mestrado analisa uma avaliação do desempenho dos gerenciadores de bancos de dados SGBDs tradicionais e SGBDs multimodelo quando utilizados em aplicações com persistência poliglota, mais especificamente MongoDB

(orientado a documentos), Redis (chave-valor) e ArangoDB (multimodelo), OrientDB (multi- modelo). Para essa avaliação, foram aplicados um conjunto de testes (benchmark) simulando

uma aplicação com persistência poliglota executando operações básicas em bancos de dados.

A proposta baseia-se em Design of Experiments, de tal forma que as cargas de trabalho são ge- radas por Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) produzindo leitura, escrita e atualização,

por ciclos de 1.000, 5.000 e 10.000 operações. Para a mensurar o consumo de energia foi implementado um framework de medição que pode ser usado para comparar o consumo de energia de diferentes aspectos. Onde no nosso contexto permite aos usuários possam tomar decisões ao selecionar o SGBDs mais adequado para suas necessidades, considerando não apenas o desempenho em termos de

consultas e transações, mas também o impacto ambiental associado. Incentivando práticas mais sustentáveis e responsáveis no desenvolvimento e operação de sistemas de banco de dados. As métricas são tempo de execução e consumo de energia, assim como a evolução no incremento da carga de trabalho. Os resultados demonstram que o consumo de energia pode variar significativamente entre os SGBDs para comandos distintos (por exemplo, leitura) e cargas de trabalho.