Utilização de regras de associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: BIAZOTTO FILHO, LUIZ AUGUSTO - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; BANCO DE DADOS; METADADOS
- Keywords: Regras de Associação; Aprendizado não-supervisionado; SGBDs relacionais
- Language: Português
- Abstract: Aplicações comerciais, independentemente do tipo ou domínio, tendem a gerar cada vez mais dados e armazená-los, seja para fins da própria aplicação ou exploração futura dos mesmos. Este crescimento de dados em sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs) relacionais pode degradar o desempenho de tais aplicações, principalmente se não forem realizadas análises e intervenções constantes nas consultas realizadas. Metadados são dados sobre os dados. Eles incluem dados muito interessantes sobre cada consulta, como o tempo de execução e a quantidade de acessos à memória primária ou secundária, separados em intervalos pré-estabelecidos. Por meio de uma análise dos metadados, é possível auxiliar o entendimento do que estava acontecendo com o SGBD no momento no qual uma determinada aplicação apresentou instabilidades. Este trabalho de conclusão de curso se propõe a utilizar os metadados gerados automaticamente pelo SGBD para apoiar a investigação de causa de problemas em ambientes produtivos. A investigação é realizada por meio do uso do algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado APRIORI. A ideia consiste em utilizar regras de associação para encontrar os atributos dos metadados que mais ocorreram no momento em que a aplicação passava por algum problema, e posteriormente encontrar possíveis relações entre estes atributos. Para tanto, são gerados quatro conjuntos de dados diferentes contendo metadados oriundos do SGBD Oracle, é aplicada a estratégia de discretização aos dados desses conjuntos de dados e são realizados cinco diferentes experimentos. Esses experimentos são executados sobre os diferentes conjuntos de dados e são configurados em termos de remoção de atributos, valores de suporte e confiança. Adicionalmente, no trabalho também são realizadas a análise e discussão da configuração dos experimentos e dos resultados obtidos. Por meio dos resultados obtidos, é possível concluir que,quando as regras de associação são utilizadas em conjunto com outras explorações nos dados e quando se tem o conhecimento do domínio da aplicação, é possível estabelecer correlações entre as regras geradas e as consultas que tiveram mais utilização de um recurso em um intervalo de tempo.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
BIAZOTTO FILHO, Luiz Augusto. Utilização de regras de associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c741af88-b556-46df-bf63-a8f36bf95278/Luiz%20Augusto%20Biazotto%20Filho.pdf. Acesso em: 29 abr. 2024. -
APA
Biazotto Filho, L. A. (2023). Utilização de regras de associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c741af88-b556-46df-bf63-a8f36bf95278/Luiz%20Augusto%20Biazotto%20Filho.pdf -
NLM
Biazotto Filho LA. Utilização de regras de associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c741af88-b556-46df-bf63-a8f36bf95278/Luiz%20Augusto%20Biazotto%20Filho.pdf -
Vancouver
Biazotto Filho LA. Utilização de regras de associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c741af88-b556-46df-bf63-a8f36bf95278/Luiz%20Augusto%20Biazotto%20Filho.pdf
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