Avaliação de consultas executadas sobre bases de dados de proveniência distribuídas

Santos, Edimar Babilon dos; Assis, Vanessa Marques de

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Mattoso, Marta Lima de Queirós	-
dc.contributor.author	Santos, Edimar Babilon dos	-
dc.contributor.author	Assis, Vanessa Marques de	-
dc.date.accessioned	2019-09-04T12:32:06Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:34Z	-
dc.date.issued	2013-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/9321	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Fragmentação de dados	pt_BR
dc.subject	Workflows científicos	pt_BR
dc.subject	Dados de proveniência	pt_BR
dc.subject	Nuvem computacional	pt_BR
dc.title	Avaliação de consultas executadas sobre bases de dados de proveniência distribuídas	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Costa, Flavio da Silva	-
dc.contributor.referee1	Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de	-
dc.contributor.referee2	Coutinho, Alvaro Luiz Gayoso Azevedo	-
dc.description.resumo	Devido à cooperação entre centros de pesquisas e à necessidade de alto desempenho computacional, a execução de workflows científicos vem sendo cada vez mais realizada em ambientes distribuídos. Sendo assim, uma grande quantidade de dados de proveniência da execução dos workflows é gerada de maneira, também, cada vez mais distribuída. Para conseguirmos manter características fundamentais dos experimentos científicos, tais como sua reprodutibilidade, a informação de proveniência deve ser capturada mesmo tendo o experimento sido executado em ambientes distribuídos. Os dados de proveniência gerados sob a execução de um experimento serão úteis para a sua gerência e também poderão ser usados em futuras execuções, para análises de desempenho ou de confiança dessas novas execuções, onde, por meio de análises de informação histórica, somos capazes de inferir uma série de conclusões. Sendo assim, é importante avaliar como tais dados deverão estar organizados, de maneira a otimizar os tempos das consultas frequentemente realizadas pelos cientistas. Para isso, este projeto propõe uma fragmentação dos dados de proveniência de workflows e realiza uma análise de desempenho a fim de avaliar se a fragmentação proposta traz ou não benefícios.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Computação e Informação

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