Aplicabilidade da Persistência Poliglota em Sistemas Potencialmente Escaláveis

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Keven Leone dos Santos Keven Leone
https://orcid.org/0000-0003-1275-8719
Andrêza Leite de Alencar Andrêza Leite, Ph.D.c
https://orcid.org/0000-0002-7083-0646

Resumo




Introdução: Com o avanço da Tecnologia da informação o volume de dados gerado por sistemas que tem conectividade na Internet cresce exponencialmente. Para lidar esta crescente geração de informação, é preciso que os sistemas suportem essa capacidade de dados e melhorem distribuição de seus serviços. Tomando como exemplo as redes sociais, este é um ambiente que produz um grande volume de dados e estes dados podem ter ainda diferentes tipos, como: dados de geolocalização, sistema de recomendação, catálogo de produtos dentre outros. Objetivo: Este artigo tem como principal objetivo o desenvolvimento de uma aplicação utilizando a persistência poliglota, utilizando MongoDB, Redis, MYSQL como bases de dados. Metodologia: apresenta os passos necessários para desenvolvimento do estudo de caso, explicando o fluxo de atividades e entradas das etapas seguintes. Experimentos e Resultados: Foram criados experimentos para avaliar o uso de duas abordagens: modelo relacional e poliglota, observando o consumo de hardware e tempo gasto para execução dos experimentos em diferentes aspectos. Como vantagem de se utilizar a persistência poliglota pode-se destacar a velocidade na execução de operações de manipulação de dados e alta disponibilidade, e do relacional o baixo consumo de hardware e bom desempenho em algumas operações. Conclusões: Ambos os modelos citados tem grande valor no mercado de trabalho, são ferramentas indispensáveis para o armazenamento de dados, como toda migração de dados apresenta um risco real de perda de informações, é importante avaliar os riscos para viabilidade de se utilizar a persistência poliglota.


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Como Citar
Leone, K. L. dos S., & Leite, A. L. de A. (2020). Aplicabilidade da Persistência Poliglota em Sistemas Potencialmente Escaláveis. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 5(1), 78-87. https://doi.org/10.25286/repa.v5i1.1245
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics