Titulo Estágio
Investigação: Gestão de dados híbrida com paradigma Map-Reduce para escalabilidade automatica
Área Tecnológica
Bases de Dados
Local do Estágio
DEI
Enquadramento
Surgiram alguns
paradigmas inovadores no panorama de bases de dados. Estes incluem paradigmas
de processamento paralelo de dados como o MapReduce, paralelismo máximo aproveitando hardware
actual, orientação a memória, orientação a colunas. Nós temos já alguma
experiência, protótipos e demos a explorar alguns destes paradigmas.
Pretende-se aproveitar um híbrido de paradigmas tais como Map-Reduce e outros que temos estado a explorar incrementalmente, para obter um sistema inovador e possivelmente de escalabilidade automática.
Objetivo
Nesta dissertação
pretende-se fazer o estudo e desenvolvimento de sistemas hibridos, que
aproveitem as melhores caracteristicas de diferentes alternativas. Esta tese
envolve um estudo cientifico comparativo e sistemático dos diferentes
paradigmas, tendo em conta modelos de custo. Os resultados deste estudo
permitirão comparar os paradigmas e publicar os resultados em conferencias de
alta qualidade, bem como estender prototipos actuais para funcionarem em esquema
híbrido.
Do ponto de vista da aprendizagem, trata-se de uma dissertação científica, e
portanto serve como uma introdução a investigação e primeira publicação para
alunos interessados nessa actividade e que pensem possivelmente candidatar-se a
bolsa no final da dissertação e prosseguir um doutoramento logo de seguida,
prosseguindo com o trabalho iniciado nesta dissertação.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Estado da arte
(1 mês):
mecanismos dos paradigmas modernos em BDs
paradigma Map-Reduce
optimizadores, balanceamento e scaleup para sistemas
paralelos
Esboço de modelos de custos do hibrido de paradigmas (1 meses)
Planeamento das experiências, escrita de versão do artigo e Relatório (1 mês)
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Implementação do
prototipo (2 meses)
Experiencias e resultados, escrita de versão final do artigo e submissão (1.5
meses)
Escrita da tese (1 mês)
Condições
Este trabalho
não é remunerado, tem como objectivo cativar algum aluno que pretenda
experimentar trabalho cientifico para verificar se gostaria de prosseguir para
bolsa de doutoramento neste assunto, caso em que deverá candidatar-se a bolsa
FCT em Junho do ano seguinte.
Orientador
Pedro Furtado
pnf@dei.uc.pt 📩