e agora: que tipo de banco de dados devo usar?

E agora: que tipo de Banco de Dados devo usar?

Fabíola Souza Pereira

FISL 14 – Julho 2013

um pouco sobre mim…

Mas antes…

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Quem é Fabíola?

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Quem é Fabíola?

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Quem é Fabíola?

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Quem é Fabíola?

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

FISL 14 – Julho 2013

Análise de Requisitos=

Fase das Perguntas

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

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A C I DAtomicidade Isolamento DurabilidadeConsistência

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Teorema CAP

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

Todos os clientes têm

sempre a MESMA

VISÃO do sistema

(commits atômicos)

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

O cliente pode

SEMPRE ler e

escrever

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

O sistema SEMPRE

FUNCIONA mesmo que

haja “partições” –

quebra de comunicação

entre nós

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

Escolhaduas!

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B A S EBasically Soft

stateEventuallyconsistent

Available

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

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RelacionalChave-valor

GrafoOrientado a

Coluna/Tabular

Orientado a Documento

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Relacional

Chave-valor

Grafo

Orientado a Coluna/Tabular Orientado a

Documento

Complexidade dos Dados

Vo

lum

e

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SGBDRs (MySQL, PostgreSQL)

Cassandra, BigTable,Hbase, Hypertable

Dynamo, MemcacheDB

CouchDB,MongoDB,

Riak

Neo4j

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CONSISTENCY

AVAILABILITY

PARTITIONTOLERANCE

Escolhaduas!

CASGBDRs

CPBigTable, Hypertable, HBase, MongoDB, MemcacheDB

APCassandra, Riak, Dynam

o

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NoSQL = Não-relacional? Relacional = SQL?

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NoSQL e SQL referem-se a linguagens de

consulta

Relacional e Não-relacional referem-

se a modelo de dados

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

FISL 14 – Julho 2013

Fase das Perguntas

Fase dos Conceitos

Fase das Respostas

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Requisitos

Conceitos

Escolha de Ferramentas

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

FISL 14 – Julho 2013

59 anos em operação

Mais de 1900 associados

Mais de 800K clientes

FISL 14 – Julho 2013

Concessão – 87 cidades em 4 estados

Área de autorização – escritórios expandindo em estados importantes

Dados e voz

Serviços de TI

Negócios

Varejo

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Que tal um aplicativo que todos osdias, às 8h da manhã, faz uma ligação

para mim e toca minha músicafavorita?

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FISL 14 – Julho 2013

Envia MMS

Envia SMS

Tradutor

CapturaConteúdo

Web Service

Envial Email

Ao receberSMS

Ao receberMMS

Math

Faz ligação

Get e PostDTMF

Banco deDados

Concat

Toca áudio

Internet

Utils

Storage

Telecom

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CapturaConteúdo

Faz Ligação

Toca áudio

FISL 14 – Julho 2013

App Engine

Components

Event Handler

Serv

ice

s

Mo

nit

ori

ng

and

Sta

tist

ics

Logs

an

d S

DR

s

PortalSCE

Web ServicesGadgets

Co

reo

Ide

nti

ty S

erv

er

3rd Party and Web AppsUsers

COREO Platform

File Manager

Scheduler

WS Broker

DB Manager

Telecom PlatformsSDP

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E agora: que tipo de Banco de Dados devo usar no projeto COREO?

FISL 14 – Julho 2013

1) Teremos dados estruturados?

2) Precisaremos de performance?

3) Teremos grande volume de dados?

4) Precisaremos de um mecanismo de cache de dados da sessão!

5) Precisaremos de um mecanismo de busca performático parainterface web!

FISL 14 – Julho 2013

6) Precisaremos de alta disponibilidade?

7) Precisaremos de partition tolerance?

8) Quais dados precisam de consistência?

9) Quais dados serão utilizados para BI e Analytics?

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1) Teremos dados estruturados?

Cadastro de feedbacks do usuário

Armazenamento de transações de recargas de créditos

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2) Precisaremos de performance?

Durante execução de aplicativos via AppEngine

O scheduler deve ser performático, pois espera-se grande volume de agendamentos

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3) Teremos grande volume de dados?

Plataforma dinâmica e para Web

Armazenamento de logs de execução de aplicativos

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E assim por diante…

FISL 14 – Julho 2013

Estruturado, relacional, SQL

Backend de Serviços

Performance, volume de dados

AppEngine

Armazenar sessões

Portal

Performance

Listagem de Apps

Volume, nãoestruturado

Logs de Apps

Volume, performance

Scheduler

Base centralizada

Dados de Usuários

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Estruturado, relacional, SQL

ORACLE

Performance, volume de dados

CASSANDRA

Armazenar sessões

MEMCACHED

Performance

LUCENE/SOLR

Volume, nãoestruturado

HADOOP

Volume, performance

CASSANDRA

Base centralizada

OpenLDAP

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Armazenamento de Dados no COREO

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Análise de Requisitos

Conceitos

Categorias de BDs & Ferramentas

Metodologia para Arquitetura de Dados

Estudo de Caso

Conclusão

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Analise seus requisitos

Entenda cada conceito

Conheça as ferramentas

Obrigada!

fabiolas@algartelecom.com.br

@fabiolas

Fabíola Fernandes

fabiola.fernandes.334