Titulo Estágio
2025/26_N6 Técnicas de Escalabilidade para Bases de Dados Analíticas em ArquiteturasCloud/SaaS
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Engenharia de Software
Local do Estágio
Altice Labs
Enquadramento
A crescente adoção de aplicações baseadas na cloud, como soluções SaaS (Software as a Service), trouxe desafios significativos noprocessamento de dados em tempo real provenientes de redes IoT e domésticas. Plataformas analíticas necessitam de escalabilidade horizontalpara processar eficientemente grandes volumes de dados gerados continuamente. Técnicas como sharding são fundamentais para dividir basesde dados em fragmentos menores, distribuídos por diferentes servidores, permitindo a execução paralela de inserções e consultas com ganhossubstanciais de desempenho.
Contudo, a implementação de sharding e escalabilidade apresenta desafios, como:
Consistência de dados em cenários com alta disponibilidade e tolerância a falhas;
Eficiência de consultas em ambientes multi-tenant, especialmente aquelas que cruzam diferentes shards;
Necessidade de arquiteturas que garantam escalabilidade, desempenho e segurança dos dados.
Este estágio centra-se na exploração e aplicação de técnicas de escalabilidade e suporte a multi-tenancy para a plataforma Smart Wi-Fi da Altice Labs. Esta plataforma processa dados de milhões de dispositivos ligados a redes Wi-Fi, com o objetivo de melhorar a experiência dos utilizadore se facilitar a resolução de problemas nas redes domésticas.
Objetivo
Explorar técnicas de sharding e escalabilidade horizontal para bases de dados analíticas.
Implementar um protótipo funcional utilizando ferramentas como TimescaleDB, Citus e Postgres-XL.
Desenvolver soluções que suportem multi-tenancy de forma eficiente e segura.
Realizar benchmarks comparativos de desempenho entre diferentes tecnologias e configurações.
Contribuir para a evolução da arquitetura da plataforma Smart Wi-Fi, integrando soluções de escalabilidade
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1.
Estudo do estado da arte em técnicas de sharding e multi-tenancy para bases de dados analíticas.
2.
Análise da arquitetura atual da plataforma Smart Wi-Fi.
3.
Implementação de um protótipo funcional com soluções de escalabilidade.
4.
Relatório Intermédio
Plano de Trabalhos - Semestre 2
5.
Realização de benchmarks comparativos (ferramentas e técnicas).
6.
Integração de melhorias na arquitetura da plataforma em colaboração com a equipa de engenharia.
7.
Relatório Final
Condições
Integração no Programa GENIUS Investigação da Inova-Ria.
Entidade Promotora: Inova-Ria
Entidade de acolhimento: Altice Labs
Com possibilidade de integrar uma Bolsa de Investigação - Programa GENIUS - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração numa equipa de I&D na Empresa Altice Labs .
Valor de bolsa de acordo com tabelas da FCT (ver pdf em (www.Inova-Ria.pt).
Período de realização de acordo com o enquadramento da Universidade.
• Horário: De acordo com enquadramento da Universidade
• Formato: (a combinar na entrevista)
• Meios: atribuição de um PC portátil e acessos à rede Interna da Altice Labs
• Kit de Acolhimento
• Onboarding nas equipas da Altice Labs, com atribuição de um tutor full-time
• Possibilidade de participar em todas as iniciativas de partilha de conhecimento ou de entretenimento levadas a cabo pela Altice Labs
• Possibilidade de entrada nos quadros da empresa
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a esclarecer a temática envolvida.
Observações
Aspetos Inovadores
Aplicação prática de técnicas de sharding em bases de dados PostgreSQL.
Integração de soluções escaláveis em ambientes SaaS multi-tenant.
Desenvolvimento de arquitetura distribuída com foco em alto desempenho e eficiência.
Benchmarks comparativos para orientar a seleção de tecnologias adequadas ao contexto de redes Wi-Fi inteligentes.
Ferramentas a utilizar
TimescaleDB: Extensão de alto desempenho para PostgreSQL com suporte a timeseries e tabelas distribuídas.
Citus: Extensão para PostgreSQL que permite sharding e distribuição de dados entre vários nós.
Postgres-XL: Solução de base de dados distribuída baseada em sharding horizontal e vertical.
pg_shard: Extensão para PostgreSQL que fornece escalabilidade horizontal através de particionamento.
Postgres-BDR: Replicação bi-direcional para alta disponibilidade.
Referências Bibliográficas
1.
Timescale - High Performance Time-Series Data
2.
PostgresPro Blog on Sharding
Técnicas de Escalabilidade para Bases de Dados Analíticas em ArquiteturasCloud/SaaS
3.
Citus Documentation
Orientador
Luis Alexandre da Silva Castro
luis-a-castro@alticelabs.com 📩