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    Hochleistungs-Transaktionssysteme: Konzepte und Entwicklungen moderner Datenbankarchitekturen

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    Das Buch richtet sich an Informatiker in Studium, Lehre, Forschung und Entwicklung, die an neueren Entwicklungen im Bereich von Transaktions- und Datenbanksystemen interessiert sind. Es entspricht einer überarbeiteten Version meiner im Februar 1993 vom Fachbereich Informatik der Universität Kaiserslautern angenommenen Habilitationsschrift. Neben der Präsentation neuer Forschungsergebnisse erfolgen eine breite Einführung in die Thematik sowie überblicksartige Behandlung verschiedener Realisierungsansätze, wobei auf eine möglichst allgemeinverständliche Darstellung Wert gelegt wurde. Der Text wurde durchgehend mit Marginalien versehen, welche den Aufbau der Kapitel zusätzlich verdeutlichen und eine schnelle Lokalisierung bestimmter Inhalte unterstützen sollen

    Gewinnung, Verwaltung und Anwendung von Performance-Daten zur Unterstützung des autonomen Datenbank-Tuning

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    In den letzten Jahrzehnten ist die Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen rapide gestiegen. Die Folge ist, dass viele moderne IT-Systeme aufgrund ihrer heterogenen Architektur- und Applikationsvielfalt sehr kostenintensiv in der Entwicklung, fehleranfällig in der Nutzung und schwierig durch Administratoren kontrollier- bzw. konfigurierbar sind. Initiativen wie das Autonomic Computing helfen, der steigenden Komplexität Herr zu werden, indem sie den „Problemfaktor Mensch“ entlasten und Technik nutzen, um Technik zu verwalten. Durch die Anpassung bzw. Erweiterung der System-Umgebung versuchen derartige Ansätze neben derzeitiger manueller, reaktiver Performance-Optimierung, eine automatisierte reaktive und proaktive Performance-Kontrolle zu gewährleisten. Zentrale Grundvoraussetzung für eine autonome Infrastruktur ist eine verlässliche, globale Daten- bzw. Wissensbasis. Wir erarbeiten, wie Performance-Daten über das Verhalten und den Zustand des Systems mit aus dem Data-Warehousing bekannten Techniken gesammelt, konsolidiert, verwaltet und zur Laufzeit ausgewertet werden können. Neben der Architektur und den funktionalen Komponenten eines solchen Performance Data Warehouse wird zudem dessen Datenmodell erläutert und die Anbindung an das vorausgehende Monitoring sowie die nachfolgende Analyse spezifiziert. Mit dem Ziel, die menschliche Vorgehensweise „nachzuahmen“ und somit die Administratoren bei ihren Routine-Tätigkeiten zu entlasten, widmen wir uns der Konzipierung und Beschreibung einer möglichen Infrastruktur zur Automatisierung typischer Tuning-Aufgaben. Wir erarbeiten allgemein und anhand von Beispielen, wie Tuning-Wissen und bewährte Praktiken von DBAs abgebildet, in Form von Workflows formalisiert und zur Laufzeit für die Problemlösung angewendet werden können
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