Szuperskálázható modellezés

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Ráth István Zoltán
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A lekérdezések központi szerepet játszanak az adatvezérelt alkalmazásokban. A modellvezérelt szoftvertervezés (model-driven engineering, MDE) eszközei és transzformációi erősen támaszkodnak a modell-lekérdezések hatékony kiértékelésére. A szoftvermodellek mérete és komplexitása intenzíven nő, ezért a jelenlegi MDE eszközökkel gyakran komoly skálázhatósági problémák merülnek fel, amelyek csökkentik a fejlesztés hatékonyságát és növelik annak költségeit.

A skálázhatósági kérdések központi témája az adatbázis-kezelés területén végzett kutatásoknak. A NoSQL rendszerek részben megoldást kínálnak több kapcsolódó problémára, de cserébe le kell mondanunk az SQL rendszerek által biztosított deklaratív ad-hoc lekérdezések erejéről. A NoSQL rendszerek modellvezérelt alkalmazásokban történő közvetlen alkalmazása jelenleg is nyitott kutatási kérdés, az ezekben futtatott lekérdezések ugyanis jelentősen bonyolultabbak, mint az általános adatbázis-kezelő alkalmazásokban használtak.

Diplomatervem célja, hogy az EMF-IncQueryben alkalmazott inkrementális gráfmintaillesztő technikákat elosztott, felhőalapú infrastruktúrára adaptáljam. Bemutatok egy olyan újszerű architektúrát, amely elosztott, skálázható módon alkalmas lekérdezések inkrementális kiértékelésére. Az architektúra prototípusa, az IncQuery-D rendszer képes egyetlen számítógéptől egy többgépes fürtig skálázódni, így képes nagy modelleken komplex lekérdezések hatékony futtatására. Az IncQuery-D további előnye, hogy a lekérdezőmotor független a mögöttes adatbázis adatmodelljétől.

Az elképzelés működőképességét mérési eredményekkel igazoltam egy RDF- és egy gráfalapú adatbázis rendszerrel. Az eredmények bizonyítják, hogy az inkrementális lekérdezési technikák képesek hatékonyan működni elosztott környezetben is.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.