Pioneiro nesta área de pesquisa no Brasil, Lifschitz apresentará os resultados de pesquisas no DI com ex-alunos e professores
A automação de ajustes finos para sistemas de banco de dados é tema de pesquisa do professor Sérgio Lifschitz há quase 20 anos, e o assunto do seminário “(Self)tuning em Sistemas de Banco de Dados”, que acontece nesta sexta-feira (6), às 15h, ao vivo pelo canal do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio no YouTube e na página no Facebook.
“À medida que os bancos de dados vão crescendo, o desempenho vai piorando e é preciso agir de alguma forma. Porém, nem todo mundo tem recursos para comprar melhores máquinas. E a solução de colocar na nuvem nem sempre resolve. Comprar mais hardware não necessariamente melhora, às vezes até agrava o problema”, alertou Lifschitz.
Pioneiro nessa área de pesquisa no Brasil, o professor explica que diferentemente do processo de otimização, o tuning tem a ver ajuste das estruturas e configurações para que o sistema de bancos de dados fique mais rápido, atenda melhor às consultas e quantidade de transações que são executadas. “É fazer com que o sistema fique melhor nas condições existentes”, explicou.
Segundo o pesquisador, os profissionais da área de computação que trabalham com sintonia fina na área de banco de dados costumam ser muito bem remunerados. “Empresas contratam a peso de ouro esses especialistas em tuning porque estão com problemas de desempenho mas não entendem exatamente, não podem mexer em tudo, até porque o banco de dados está em produção. A tarefa é delicada justamente porque normalmente é preciso melhorar o desempenho sem parar o sistema. É uma atividade muito técnica e muito artística também. Depende muito da experiência da pessoa”, afirmou.
A pesquisa de Lifschitz tem o objetivo de transformar essa experiência do profissional de tuning em heurísticas — algoritmos aproximados — de maneira que o sistema de banco de dados possa refletir essa experiência, conhecimento e inteligência e para tomar decisões e fazer ajustes finos de maneira automática, sem depender de um especialista em muitos casos. Para tal, nos últimos anos foram criadas ferramentas como a “DBX” e “Outertuning” (premiadas no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados de 2015 e 2018), e também a “Ontuning”, uma ontologia de sintonia fina, em seu grupo de pesquisas, com participação de alunos, ex-alunos, outros professores do DI e de outras instituições.
“Estamos tentando emplacar esse modelo de ter uma ontologia que permita a uma máquina fazer esse ajuste automático com a semântica implícita de um especialista que conhece o assunto. A partir dela, a máquina vai conseguir transformar aquelas informações em sistemas que permitem fazer as tarefas funcionarem de maneira automática ou semiautomática”, disse o professor. “É uma área que lida com sistemas de bancos de dados relacionais ainda bastante presentes no mercado e na academia e que temos muitas histórias de sucesso para contar”, finalizou.
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