Um estudo de estratégias de sistemas distribuidos aplicadas a sistemas de telemedicina

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia e Gestão do ConhecimentoDesde o surgimento da Telemedicina na década de 60, ela vem sendo sugerida e aplicada como uma forma de prover acesso a saúde das pessoas, que estão isoladas dos grandes centros médicos. A sua disseminação e popularização trouxe alguns desafios no que tange à disponibilidade e escalabilidade dos sistemas que as suportam e, conseqüentemente, do conhecimento embutido em seus bancos de dados. Desta forma, este trabalho se propõe a realizar um estudo de estratégias de sistemas distribuídos aplicadas aos sistemas de telemedicina. Foram desenvolvidos três estudos, baseados em cenários de aplicação. São eles: agregados computacionais, bancos de dados distribuídos e sistemas de arquivos distribuídos. No primeiro cenário proposto, foi realizado um estudo para o provimento de alta disponibilidade e alto desempenho, usando agregados computacionais, para o sistema de telemedicina do Laboratório de Telemedicina da Universidade Federal de Santa Catarina. Neste cenário foram avaliados e comparados o sistema atual versus o sistema utilizando agregados computacionais. No segundo cenário foi avaliado o uso de replicação de dados assíncrona entre bancos de dados distribuídos, no sentido de integrar o conhecimento embutido nos bancos de dados médicos. Por fim, no terceiro e último cenário, foi avaliado o uso de sistemas de arquivos distribuídos como dispositivo de armazenamento de imagens médicas, no sentido de promover altos níveis de escalabilidade e desempenho para as informações

Scaling up the Preventive Replication of Autonomous Databases in Cluster Systems

We consider the use of a cluster system for Application Service Providers. To obtain high-performance and high-availability, we replicate databases (and DBMS) at several nodes, so they can be accessed in parallel through applications. Then the main problem is to assure the consistency of autonomous replicated databases. Preventive replication [8] provides a good solution that exploits the cluster's high speed network, without the constraints of synchronous replication. However, the solution in [8] assumes full replication and a restricted class of transactions. In this paper, we address these two limitations in order to scale up to large cluster configurations. Thus, the main contribution is a refreshment algorithm that prevents conflicts for partially replicated databases. We describe the implementation of our algorithm over a cluster of 32 nodes running PostGRESQL. Our experimental results show that our algorithm has excellent scale up and speed up