Uma metodologia incremental de teste de estresse de banco de dados transacional de grande escala

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Autor(es): dc.contributorAlmeida, Eduardo Cunha de, 1977--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática-
Autor(es): dc.creatorMeira, Jorge Augusto-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:47:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:47:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-07-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-07-
Data de envio: dc.date.issued2010-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/26041-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/26041-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Eduardo Cunha de Almeida-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 2010-
Descrição: dc.descriptionBibliografia: fls. 50-52-
Descrição: dc.descriptionResumo: O uso de sistemas de grande escala é cada vez mais comum nos mais diferentes tipos de aplicação e requerem Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) robustos e de alta escalabilidade. Neste contexto, é importante avaliar o desempenho do SGBD para saber qual é o mais adequado para cada tipo de aplicação. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de teste de estresse. A Metodologia Incrementai de Teste de Estresse (MITE) para banco de dados de grande escala prevê testes seqüenciais com incremento de carga de trabalho até o limite do sistema, momento no qual inicia a degradação de desempenho e aparecem erros relacionados (i.e., bugs). O objetivo é avaliar um sistema segundo seus limites e a degradação de seu desempenho em ambientes de grande escala. Experimentos demonstraram que a MITE foi efetiva em levar o sistema sob teste até seu limite. Como conseqüência o sistema entra claramente em estado de degradação além de apresentar erros relacionados à carga de trabalho.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: Large-scale database systems are widely used in many types of applications, such as: e-commerce, data warehousing or stock exchange. Transactional database systems are especially important for dealing safely with a huge number of critical operations, e.g. registering sales and business operations for e-commerce applications. Such large-scale systems must be robust to limit scalability conditions. This work presents a testing methodology for large-scale transactional database systems. The methodology is focused on stress testing in order to search for bugs linked to the scale of the system. We want to ensure the availability of the database under limit conditions, and measure its ability to avoid a denial of service. We validate our methodology with empirical studies on a popular open source database system and detail the real bugs which have been found.-
Formato: dc.format52f. : il. [algumas color], grafs., tabs.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectBenchmarking (Administração)-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados - Gerencia-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware - Testes-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da computação-
Título: dc.titleUma metodologia incremental de teste de estresse de banco de dados transacional de grande escala-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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