Replicación Autonómica de Bases de Datos

Los sistemas informáticos actuales son complejos y precisan de expertos administradores con dedicación exclusiva. Por esto ha surgido la necesidad de sistemas capaces de configurarse automáticamente manteniendo un alto rendimiento y calidad de servicio. Estos sistemas detectan los cambios en su entorno y generan configuraciones óptimas. La replicación de datos es un factor clave en el rendimiento. Hasta ahora ésta se implementaba en la base de datos obligando a realizar cambios no siempre factibles. Una línea de investigación iniciada en el LSD, y adoptada por gran parte de los investigadores, es implementarla a nivel de middleware. En esta línea, esta tesis estudia la adaptabilidad dinámica en bases de datos replicadas basadas en middleware que afecta principalmente a dos áreas: Adaptación local y global. La primera pretende maximizar el rendimiento de cada réplica sin sobrecargarla y la segunda, equilibrar la carga del sistema evitando que unas réplicas estén saturadas y otras ociosas. Esta tesis incluye protocolos y algoritmos para el control de la concurrencia a nivel local y el equilibrado de carga a nivel global, maximizando de forma automática el rendimiento del sistema.