Discente: SAULO LUCAS GOMES FERREIRA
Título: Impactos de Desempenho dos Níveis de Consistência em Bancos de Dados NoSQL Considerando Diferentes Ambientes
Orientador: ERMESON CARNEIRO DE ANDRADE
Banca: BRUNO COSTA E SILVA NOGUEIRA - UFAL
JÚLIO RODRIGUES DE MENDONÇA NETO - Universidade de Luxemburgo
Data: 20/02/2025
Hora: 16h
Link: meet.google.com/xkc-mxpu-ogy
Resumo: O uso de bancos de dados não relacionais ocorre por diversos motivos, como o armazenamento de informações não estruturadas, o processamento de grandes volumes de dados e a gestão de interdependências entre dados que não estão relacionados ou referenciados. Para aumentar a disponibilidade e reduzir a latência, os sistemas de gerenciamento de bancos de dados (DBMSs) são frequentemente implantados em várias instâncias. Essas instâncias armazenam réplicas e devem manter a consistência dos dados. Um DBMS fortemente consistente garante que os dados e suas réplicas permaneçam idênticos ao sincronizar as alterações a cada operação, assegurando que todas as instâncias confirmem as atualizações com sucesso. Em contraste, um DBMS fracamente consistente prioriza o desempenho e a disponibilidade, permitindo divergências temporárias entre réplicas e garantindo a sincronização eventual. Como diferentes aplicações possuem requisitos específicos, compreender os trade-offs entre os níveis de consistência é essencial. O objetivo deste trabalho é avaliar o impacto das configurações de consistência em três DBMSs (Cassandra, MongoDB e Redis) no desempenho do sistema, utilizando diferentes cargas de trabalho para executar consultas nos bancos de dados e extrair métricas relevantes. Os experimentos mostraram que o Cassandra apresentou um aumento de até 200% no tempo médio de resposta das consultas quando configurado para forte consistência em um ambiente local controlado. Ao mesmo tempo, o Redis exibiu uma redução de até 92% no throughput no experimento conduzido na nuvem. Os resultados obtidos forneceram insights sobre os trade-offs entre desempenho e consistência em diferentes configurações de implantação, seja localmente em uma rede interna ou na nuvem, operando em múltiplas regiões.
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