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INTEROPERABILIDADE ENTRE DAAS HETEROGÊNEOS EM NUVENS ATRAVÉS DE JUNÇÕES
11 - dezembro - 2018 | 13:30 - 17:00
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Defesa da dissertação do Mestrado do aluno Marcelo Aires Vieira do programa de Pós-graduação em Ciência da Computação.
Banca Examinadora:
– Prof.ª Dr.ª Daniela Barreiro Claro (Orientadora – PGCOMP/UFBA)
– Prof.ª Dr.ª Vaninha Vieira dos Santos (UFBA)
– Prof. Dr. Ronaldo dos Santos Mello (UFSC)
Resumo:
Com o crescimento dos serviços em nuvem, muitas organizações começaram a persistir e disponibilizar seus dados por meio de serviços como Data as a Service (DaaS) e Database as a Service (DBaaS). Diferentes fontes de dados para serem utilizadas por um aplicativo exigem esforços na interoperabilidade destes dados que podem ainda ser de modelos distintos, tais como relacional, NoSQL e NewSQL, ou ainda não estruturados (texto simples), semi-estruturados (XML, JSON, CSV) e estruturado (SGBDR). A heterogeneidade inerente aos DaaS e DBaaS dificulta a junção destes serviços e a utilização unificada por uma aplicação. Assim, o presente trabalho propõe um método que visa interoperar os dados de DaaS e DBaaS heterogêneos através das junções dos dados. O método denominado MiDIJo (Middleware for Data Interoperability via Join) permite gerenciar um modelo unificado para interoperar modelos distintos. O MiDIJo reconhece a consulta, analisa o tipo de junção necessária, e relaciona os atributos da junção. O MiDIJo foi formalmente descrito através de modelos canônicos e incorporado ao middleware MIDAS com o intuito de validar o seu desempenho e eficácia. Um caso de uso e três experimentos foram realizados com a finalidade de validar o MiDIJo: (i) o primeiro experimento seleciona e obtém dados em diferentes DaaS e DBaaS; (ii) o segundo associa dados entre diferentes DaaS e DBaaS (junção); finalmente, (iii) o terceiro considera diferentes tipos de DBaaS (Relacional, NoSQL e NewSQL), com duas junções. O caso de uso e os experimentos possibilitaram avaliar a viabilidade, funcionalidade, interoperabilidade e desempenho do método MiDIJo. Os resultados demonstram a eficácia do método em selecionar e agregar dados nas nuvens apesar da complexidade do problema de interoperabilidade e junção