integração de bancos de dados amplamente distribuídos
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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?. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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?
• O planeta Terra
Um BD distribuído no planeta Terra
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!
Um BD amplamente distribuído no planeta Terra
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
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
Quem deseja integrar BDAD?
Característica do mundo BDAD
• Cenários em Peta-Escala • Redes Óticas (larguíssima banda)• Integração dos serviços• Paralelismo
Grades computacionais compartilham das mesmas características
O cenário ideal
RR
Registradoresorganizamserviços dacomunidade
Acesso
Atividades de integraçãode dados podem imporacesso e exploração de dados remotos
Análise e Exploração podem envolver workflows longos e complexos
SecurityserviceSegurança Policy
servicePolítica
Políticas de segurança sublinham decisões de acesso e gerência
Descoberta
RM
RM
RMRM
RM
Gerência de recursospara medir os progressos e arbitrar conflitos de demanda
Múltiplas fontes de dados eserviços
Cortesia de Ian Foster
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/
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
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.
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
Tecnologias de suporte
• Grids• Agentes de
Software• Metadados• Ontologias• Web Services• Semantic Web
Services
Semantic
Pervasive Grid
SemanticGrid
Abstração
Redes de sensores
Estudo de caso: MIAKT (Medical Imaging with Advanced Knowledge Technologies)
Serviços de Conhecimento
Serviços de computação/dados baseados em
conhecimento
Serviços de informaçãobaseados emconhecimento
Serviços de computação
Serviços deinformações
Text mining
Data mining
OGSABase Grid services
OGSA Semantic Gridservices
KnowledgeGridCol-
laboratoryPortal
Serviços dedados
Aplicações de Grid Avançadas
Grid Middleware Fabric WSRF
Arquitetura de Semantic Grid (por Goble et al)
Considerações Finais
• Estamos no meio de um verdadeiro tsunami de dados
• Há uma grande demanda por middleware que integre esses dados (SGBD “etéreo”)
• Middleware para grid: une computadores
• Middleware para semantic grid: une projetos
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.
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
Integração de Bancos de Dados Amplamente Distribuídos
Ayla Dantas Degas Coêlho