Un modelo de predicción de desempeño para bases de datos relacionales paralelas sobre BSP

Se describe la implementación de sistemas de bases de datos relacionales sobre un cluster de computadores, y el proceso de consultas sobre los datos utilizando el paralelismo disponible en las distintas máquinas. Nuestra estrategia de implementación consiste en la combinación de software existente, entre los que se destaca una biblioteca de comunicación y sincronización de procesadores que soporta un modelo de computación paralela con características de portabilidad y predicción de desempeño. El modelo de computación difiere de los enfoques tradicionales tales como paso de mensajes o memoria compartida, y hasta ahora. su utilidad no ha sido probada en sistemas de bases de datos. Resultados experimentales muestran de que es posible obtener buena eficiencia utilizando nuestra estrategia. Dado que los datos son almacenados en el conjunto de máquinas que forman el cluster, existen varias alternativas de distribución de datos en las máquinas. Proponemos un método simple para la evaluación de tales alternativas, el cual permite al diseñador tomar decisiones antes de realizar la implementación física de la base de datos. Para este propósito realizamos una extensión a la metodología de predicción de desempeño del modelo de computación empleado. Área: Ingeniería de Software - Bases de Datos Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)