Um panorama do armazenamento de dados em tempos de Big Data

Um panorama do armazenamento de dados em tempos de Big Data

Palestra de Eduardo Morelli no evento Big Data Week 2016 Rio de Janeiro.

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Big Data Week Rio de Janeiro

October 29, 2016
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Transcript

  1. 1.

    Um Panorama do Armazenamento de Dados em Tempos de Big

    Data Eduardo Morelli Outubro, 2016
  2. 2.

    Apresentação - CV 1986 2007 2006 1997 2014 Big Data

    AD Bancos de Dados Oracle/SQL Server Mestrado: Self Tuning Coordenação de Pós Graduações Livros, Vídeo Cursos Consultorias Treinamentos, Palestras, Webinars Universidades 1992 Ensino www.eduardomorelli.com
  3. 5.

    i. Um Pouco de História ii. Uma Abordagem Diferente iii.

    Teorema CAP iv. Ainda a História v. Panorama Atual vi. Evolução vii. Conclusões Agenda
  4. 6.

    Relational Model of Data for Large Data Banks – 1970

    – Dr. Edgar F. Codd I – Um Pouco de História…
  5. 7.

    – NoSQL significa ausência de SQL; – Abordagem proposta em

    1998; – Mas utilizado de forma mais séria a partir de 11/6/2009 – Uso motivado por startups que não tinham recursos para investir em licenças de grandes SGBDs – Características: 1. Não utilizam o modelo relacional 2. Priorizam a escalabilidade horizontal 3. Código Aberto 4. Voltadas para aplicações do século XXI 5. Esquema flexível II – Uma Abordagem Diferente…
  6. 8.

    NoSQL Orientados a Documento Colunares Chave-valor Grafos Mixtos MongoDB, CouchBase,

    CouchDB, DocumentDB Cassandra, HBase Redis, MemCached Riak Neo4J Titan DynamoDB, OrientDB
  7. 9.

    Orientados a Documento Colunares Chave-valor Grafos Mixtos MongoDB, CouchBase, CouchDB,

    DocumentDB Cassandra, HBase Redis, MemCached Riak Neo4J Titan DynamoDB, OrientDB NoSQL
  8. 10.

    Orientados a Documento Colunares Chave-valor Grafos Mixtos MongoDB, CouchBase, CouchDB,

    DocumentDB Cassandra, HBase Redis, MemCached Riak Neo4J Titan DynamoDB, OrientDB NoSQL
  9. 11.

    Orientados a Documento Colunares Chave-valor Grafos Mixtos MongoDB, CouchBase, CouchDB,

    DocumentDB Cassandra, HBase Redis, MemCached Riak Neo4J Titan DynamoDB, OrientDB NoSQL
  10. 12.

    Orientados a Documento Colunares Chave-valor Grafos Mixtos MongoDB, CouchBase, CouchDB,

    DocumentDB Cassandra, HBase Redis, MemCached Riak Neo4J Titan DynamoDB, OrientDB NoSQL
  11. 13.

    III – Teorema CAP • Consistency: todos os clientes sempre

    possuem a mesma visão dos dados • Availability: todos os clientes podem ler ou gravar, dentro de uma determinada latência • Partition Tolerance: se houver um grupo de máquinas trabalhando juntas, não seria um problema que algumas falhem
  12. 21.

    • NoSQL: no, not only, not yet, YES! • Especificidade

    ao em vez de Onipresença • A Nuvem veio para ficar • IaaS, PaaS, SaaS, DBaaS • Responsabilidades do AD/DBA já não são as mesmas... • Pensar fora da caixa relacional • Dados semi ou não estruturados • Governança de Dados Estamos no limiar de uma nova era! VII – Conclusões