@MASTERSTHESIS{ 2017:1115220346,
 	title = {Otimizando a execu??o de aplica??es de banco de dados atrav?s de uma melhor aloca??o de recursos de disco em ambientes virtualizados},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7945",
 	abstract = "A crescente necessidade de extens?o dos recursos de TI (Tecnologia da Informa??o) para atender as demandas do neg?cio, geraram uma preocupa??o de como aumentar a capacidade com menor custo e maior aproveitamento do data center. Portanto, a fim de evitar a subutiliza??o de recursos de infraestrutura a virtualiza??o ? uma tend?ncia para redu??o de custos e consolidar a infraestrutura de servidores, aproveitando assim os ativos existentes. Entretanto, com o crescimento da virtualiza??o, surge um problema relacionado a concorr?ncia por recursos em ambientes consolidados, onde aplica??es com uso intensivo de disco, como bancos de dados, podem ser impactados neste tipo de ambiente, caso n?o tenham os seus recursos gerenciados apropriadamente, podendo gerar degrada??o no desempenho e consequentemente aumentando o tempo de execu??o. A fim de otimizar performance e reduzir a conten??o de E/S (Entrada/Sa?da), Kassiano J. M. [19] apresentou um estudo sobre a acelera??o de aplica??es Hadoop atrav?s de ajuste manual na aloca??o de recursos de disco, mostrando que ? poss?vel obter ganhos de performance. Logo, o trabalho proposto, segue esta linha de estudo, entretanto, com o objetivo de otimizar a execu??o de aplica??es de banco de dados em ambientes virtualizados com recursos compartilhados, aplicando uma pol?tica de ajuste din?mico de aloca??o de recursos de disco, a qual visa acelerar ainda mais os ganhos de performance. Essa pol?tica tem por objetivo distribuir os recursos de disco de forma otimizada, conforme algoritmo aplicado, evitando que um ou mais processos consumam todos os recursos de disco, enquanto outros aguardam para serem executados ou executam com o m?nimo de recursos de disco apropriados, por isso, levando maior tempo para concluir o processamento. Para evidenciar esta situa??o, foram avaliados workloads de banco de dados do tipo OLTP (Online Transaction Processing) e DW (Data Warehouse), utilizando o simulador de cargas de dados Orion [24] e com dados reais capturados de um teste de carga cedidos por uma empresa de TI de grande porte, em parceria com a universidade PUCRS (Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul), atrav?s do recurso Oracle RAT (Real Application Testing) [25]. Foram realizados testes em laborat?rio utilizando os seguintes cen?rios de teste: sem ajuste de recursos de disco, com ajuste est?tico de recursos de disco e atrav?s de uma pol?tica de ajuste din?mico de recursos de disco com base em m?tricas deperformance. A partir disso, pode-se observar que a pol?tica din?mica obteve o melhor resultado entre os demais grupos de teste, gerando um ganho de 23% para a execu??o de workloads de banco de dados OLTP, 21% para workloads de banco de dados DW e 18% durante a execu??o de ambientes com workloads de tipos diferentes em concorr?ncia, exemplo: DW e OLTP.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}