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Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos

Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos. Ayla Dantas Degas Coelho. Agenda. O que são BDAD? Porque se deseja integrar BDAD ? Características do mundo dos BDAD Esforços de integração de BDAD Uma alternativa: Semantic Grids Considerações Finais. O que são BDAD?.

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Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos

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  1. Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos Ayla Dantas Degas Coelho

  2. Agenda • O que são BDAD? • Porque se deseja integrar BDAD ? • Características do mundo dos BDAD • Esforços de integração de BDAD • Uma alternativa: Semantic Grids • Considerações Finais

  3. O que são BDAD? • O planeta Terra

  4. Um BD distribuído no planeta Terra

  5. Problemas dos BDs Distribuídos • Confiabilidade dos sites • Confiabilidade das conexões • Heterogeneidade de SGBDs (Oracle, DB/2, Sql Server, PostGresSQL, etc) • Heterogeneidade de tecnologias (R, OR, OO) A ciência já apontou soluções razoáveis para estes problemas!

  6. Um BD amplamente distribuído no planeta Terra

  7. Os problemas do BD Amplamente Distribuído • Todos os dos BDs distribuídos mais • Múltiplos métodos de acesso • Múltiplas estrutura de dados • Múltiplas tecnologias de armazenamento (nem todo mundo usa SGBD) • Múltiplas políticas de acesso Não é possível padronizar essas coisas

  8. Porque se deseja integrar BDAD? • As comunidades (principalmente as científicas) necessitam disso • Dados obtidos num local podem ser muito valiosos para pessoas em outros • Resultados de análises globais dos dados podem guiar para novos conhecimentos

  9. Quem deseja integrar BDAD?

  10. Característica do mundo BDAD • Cenários em Peta-Escala • Redes Óticas (larguíssima banda) • Integração dos serviços • Paralelismo Grades computacionais compartilham das mesmas características

  11. RM RM RM RM RM O cenário ideal Políticas de segurança sublinham decisões de acesso e gerência Múltiplas fontes de dados e serviços Descoberta R R Acesso Registradores organizam serviços da comunidade Gerência de recursos para medir os progressos e arbitrar conflitos de demanda Security service Segurança Policy service Política Atividades de integração de dados podem impor acesso e exploração de dados remotos Análise e Exploração podem envolver workflows longos e complexos Cortesia de Ian Foster

  12. Esforços de integração de BDAD • Data Web (datamining de dados remotos e distribuídos) – www.dataspaceweb.net • Earth System Grid (Data Grid) – www.earthsystem.org • EU-Data Grid (Data Grid) – http://www.zib.de/schintke/datagrid/

  13. Mais tecnologias para integração de dados • Globus Toolkit (Data Grid) – www.globus.org • Open Grid Services Architeture (Grids + WebServices) – www.ggf.org/ogsa-wg • OGSA Data Access and Integration – www.ggf.org/6_DATA/dais.htm • Semantic Web – www.w3.org/2001/sw • Web Services – www.w3.org/2002/ws • Virtual Data Toolkit – www.griphyn.org • Storage Resource Broker – www.npaci.edu/DICE/SRB

  14. Uma Alternativa: Semantic Grid Semantic Grid é uma extensão do Grid atual na qual informações e serviços apresentam um significado bem definido, permitindo assim que computadores e pessoas possam trabalhar em cooperação.

  15. Requisitos • Descrição de recursos • Descrição de processos • Anotações • Comportamento autônomo • Segurança • Integração de informações • Múltiplos fluxos constantes de dados • Suporte a decisão com base no contexto • Apoio a comunidades

  16. Tecnologias de suporte • Grids • Agentes de Software • Metadados • Ontologias • Web Services • Semantic Web Services Semantic Abstração Semantic Grid Redes de sensores Pervasive Grid

  17. Estudo de caso: MIAKT (Medical Imaging with Advanced Knowledge Technologies)

  18. Arquitetura de Semantic Grid (por Goble et al) Aplicações de Grid Avançadas Knowledge Grid Text mining Portal Data mining Col- laboratory Serviços de Conhecimento OGSA Semantic Grid services Serviços de informação baseados em conhecimento Serviços de computação/ dados baseados em conhecimento OGSA Base Grid services Serviços de computação Serviços de informações Serviços de dados Grid Middleware Fabric WSRF

  19. Considerações Finais • Estamos no meio de um verdadeiro tsunami de dados • Há uma grande demanda por middlewareque integre esses dados (SGBD “etéreo”) • Middleware para grid: une computadores • Middleware para semantic grid: une projetos

  20. O Futuro • Esta integração de dados promete provocar no mínimo o mesmo impacto que a tecnologia de Data Mining provocou • É necessário Semantic Grid para alcançar a ambição da visão e-Anything dos grids.

  21. Referências • De Roure, D., Jennings, N. R. and Shadbolt, N. R. (2005) The Semantic Grid: Past, Present and Future. Procedings of the IEEE 93(3) pp. 669-681. • Ian Foster , Robert L. Grossman, Data integration in a Bandwidth-Rich World, Communications of the ACM, v.46 n.11, November 2003. • Goble, C. and De Roure, D., The Semantic Grid: Myth Busting and Bridge Building. in 16th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2004), Valencia, Spain, 2004. • MIAKT Architecture. http://www.ecs.soton.ac.uk/~dpd/projects/miakt/info/struct.php. Acesso em: Abril/2006. • De Roure, D. Semantic Grid. www.semanticgrid.org/presentations/terrasemgridshort.ppt. Acesso em: Abril/2006

  22. Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos Ayla Dantas Degas Coêlho

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