SBBD2013

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Solid-State Disks: How Do They Change the DBMS Game?

(in portuguese)

Abstract: Pesquisa e desenvolvimento em bancos de dados baseiam-se na premissa fundamental de que dados têm que ser armazenados em um meio persistente. Até recentemente, excluindo alguns esforços na área de bancos de dados em memória, os dados eram armazenados em discos magnéticos (DMs). Recentemente, discos de estado sólido (DESs) apareceram como uma alternativa viável, tanto em termos de custo quanto de capacidade. DESs tem características fundamentalmente diferentes de DMs, tais como tempo de acesso randômico até 4 ordens de magnitude menor e tempo de escrita e leitura assimétricos. Por exemplo, uma operação de leitura pode ser executada numa ordem de magnitude 1-2 vezes mais rápida do que escrita. Desse modo, técnicas e algoritmos de banco de dados que até agora tem sido consideradas padrões de fato tem que ser revisitadas. Neste tutorial, pretendemos chamar a atenção da comunidade do SBBD para essa nova tendência, de banco de dados armazenados em DESs. Nós discutiremos várias destas técnicas e algoritmos e destacaremos pesquisas recentes que têm investigado a aplicação destas técnicas e algoritmos no contexto da mudança de paradigma DMs/DESs. Também apresentaremos alguma ideias e algoritmos que ainda não foram investigados, chamando, deste modo, atenção para oportunidades de pesquisa de relevância prática.

Short Bio

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Angelo Brayner received the MSc degree in Computer Science from the State University of Campinas (UNICAMP), Brazil, in 1994. In 1999 he received the PhD degree from the University of Kaiserslautern, Germany, working in the field of Transaction Management in Multidatabase systems. He has been with the University of Fortaleza, Brazil, since 2001 as professor and leader of the CEARA (advanCEd dAtabase Research) research group. His current research interests include high performance transaction systems, data management in wireless sensor networks, database self-tuning and solid-state-memory-aware database systems.

marioMario A. Nascimento is a professor and associate chair (research) at the Department of Computing Science of the University of Alberta. Before joining the University of Alberta, he was a researcher with the Brazilian Agency for Agricultural Research (1989-1999) and also an adjunct faculty member with the Institute of Computing of the University of Campinas (1997-1999). In addition, Mario has also been a visiting professor (during a sabbatical leave) at the National University of Singapore’s School of Computing and Aalborg University’s Department of Computer Science and is currently an Adjunct Visiting Professor at the Federal University of Ceara in Brazil. According to Google Scholar (as of Jan., 2013) he has an H-index of 22, and his 80+ publications have been cited ~2,000 times. Besides often serving as a program committee member for the top database conferences, and as (co) chair of several workshops and symposia, Mario has also served as ACM SIGMOD‘s Information Director (2002-2005) and ACM SIGMOD Record‘s Editor-In-Chief (2005-2007). Currently he is a member of VLDB Journal’s Editorial Board and a senior member of the ACM. Finally, his main research interests lie in the areas of Spatio-Temporal Data Management and Data Management for Wireless Sensor Networks. (Further information can be found at http://www.cs.ualberta.ca/~mn.)

 

Computação em Nuvem para Ciência: o Papel Fundamental da Área de Bancos de Dados.
(in portuguese)

Abstract: Nesse tutorial, abordamos como fundamentos de bancos de dados podem ser usados no processamento de dados científicos em sintonia com os Sistemas de Gerência de Workflows Científicos (SGWfC) em nuvens de computadores. Consideramos que essa combinação está no caminho crítico do apoio ao desenvolvimento de ciência em larga escala em nuvens computacionais. Mostraremos um panorama do estado da arte no uso da computação em nuvem para apoiar o desenvolvimento da ciência computacional. Apresentaremos as soluções principais nesse apoio em nuvens, a saber, Pegasus, Swift, Tavaxy e SciCumulus, destacando suas contribuições tanto em inovação de algoritmos e estratégias como de infraestrutura. Discutiremos as oportunidades de pesquisas em bancos de dados no contexto de nuvens computacionais quanto à gerência de dados e processos científicos, aos aspectos de distribuição de dados e atividades dos workflows, ao acompanhamento da execução de longa duração por parte do cientista e à gerência de dados de proveniência.

Short Bio

MartaMarta Mattoso é professora associada 4 no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/Universidade Federal do Rio de Janeiro e bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq nível 1C. Concluiu o doutorado na COPPE/UFRJ em 1993. Orientou 14 teses de doutorado e 53 de mestrado. Publicou mais de 200 artigos completos em revistas e congressos internacionais e nacionais. Vem participando de Comitês de Programa de congressos nacionais e internacionais, revisora ad-hoc de revistas nacionais e internacionais. Sócia da SBC, IEEE e ACM. Foi diretora de publicações da SBC no período de 2005 a 2007. Coordena diversos projetos de pesquisa com financiamento do CNPq, Capes/Cofecub, INRIA, FAPERJ e Finep, nas áreas de distribuição e paralelismo em bancos de dados, workflows científicos em ambientes de paralelismo e gerência de dados de proveniência. Trabalha de modo interdisciplinar com pesquisadores de áreas como bioinformática e engenharia do petróleo.

DanielDaniel de Oliveira é professor do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF) desde 2013. Recebeu o grau de Doutor em Ciências pela UFRJ em 2012. Seus interesses de pesquisa incluem bancos de dados, computação em nuvem, gerência de workflows científicos, paralelismo de dados, bioinformática e mineração de dados. Publicou mais de 50 artigos em periódicos indexados e em congressos nacionais e internacionais. É membro da ACM, IEEE e SBC. Vem publicando com frequência em eventos de prestígio internacional de computação em nuvem como o IEEE Cloud e o IEEE e-Science, além de ter recebido o prêmio de melhor artigo do 2nd International Workshop on Cloud Computing and Scientific Applications (CCSA) realizado em conjunto com o IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid 2012).

Querying Data Through Ontologies

Abstract: An ontology is an explicit specification of a conceptualization of a certain domain of interest. Ontological query answering amounts to returning the answers to a query, that are logically entailed by the union of a data set (a set of membership assertions) and an ontology, where the latter is a set of logical assertions. Ontological query answering has applications, for instance, in the Semantic Web and in semantic data integration. In this tutorial we give an overview of the most important ontology formalisms for the Semantic Web, and we illustrate the most relevant query answering techniques, with particular emphasis on their efficiency.

Short Bio

caliAndrea Calì is a Lecturer at the Department of Computer Science and Information Systems of the University of London, Birkbeck College. He also holds a position at the Oxford-Man Institute of Quantitative Finance of the University of Oxford. He holds a MEng in Electronic Engineering (1999) and a PhD in Computer Engineering (2003), both from the University of Rome “La Sapienza”. His research interests include database theory, deep web, semantic web and ontology reasoning, information integration. He is currently exploring new research direction in the area of linked data management.

pierisAndreas Pieris is a post-doctoral researcher at the Department of Computer Science of the University of Oxford. He holds a degree in Computer Science from the University of Cyprus (2006), an MSc in Mathematics and Foundations of Computer Science (2007), and a PhD in Computer Science (2011), both from the University of Oxford. His research interests lie in the intersection of knowledge representation and reasoning and theory of algorithms and
complexity. In particular, he is interested in the identification of expressive logical languages under which reasoning (such as query answering) is decidable, and in the investigation of their computational complexity.